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面向移动机器人自定位的无线网络构造算法及实现 被引量:13
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作者 苑晶 黄亚楼 孙凤池 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2011年第1期99-106,共8页
针对移动机器人的自定位问题,研制一种无线定位网络结点,该结点由超声模块和无线射频模块组成,根据超声与无线射频信号的到达时间差计算机器人与网络结点的相对位置关系,借助扩展的卡尔曼滤波器实现机器人的自定位和对网络结点的同步定... 针对移动机器人的自定位问题,研制一种无线定位网络结点,该结点由超声模块和无线射频模块组成,根据超声与无线射频信号的到达时间差计算机器人与网络结点的相对位置关系,借助扩展的卡尔曼滤波器实现机器人的自定位和对网络结点的同步定位。然后,提出一种无线定位网络的自主构建算法,通过机器人动态分配网络结点,实现对环境的完备最小覆盖。仿真与实验表明该网络构造算法及定位技术能够满足较大规模环境下移动机器人的自定位要求。 展开更多
关键词 移动机器人 自定位 无线网络 扩展的卡尔曼滤波器
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用水位恢复数据反演越流承压含水层参数 被引量:8
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作者 杨建民 郑刚 《岩土力学》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第6期1602-1606,共5页
水文地质勘测中,由于水位恢复阶段没有人力和机械因素干扰,由测量数据可以画出平滑的曲线,更适宜于分析水文地质参数,但经典非稳定流Theis公式和Theis水位恢复法所依据的若干假设条件在实际中难以满足。针对越流承压含水层具有补给条件... 水文地质勘测中,由于水位恢复阶段没有人力和机械因素干扰,由测量数据可以画出平滑的曲线,更适宜于分析水文地质参数,但经典非稳定流Theis公式和Theis水位恢复法所依据的若干假设条件在实际中难以满足。针对越流承压含水层具有补给条件而很快稳定以及非稳定抽水阶段流量常"抖动"的特点,论证了利用稳定流量和Hantush-Jacob越流模型计算的可行性,并用扩展的卡尔曼滤波器反演水文地质参数,经文献中历史数据和实地抽水试验检验结果表明,由该方法反演的预测值和实测值吻合良好。 展开更多
关键词 半承压含水层 单孔 水位恢复 扩展的卡尔曼滤波器 水文地质参数
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惯导平台漂移误差参数辨识的实验研究 被引量:5
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作者 付振宪 裴听国 +1 位作者 吕伯儒 邓正隆 《中国惯性技术学报》 EI CSCD 1999年第4期13-16,共4页
本文给出了某型号惯导平台漂移误差参数辨识的一个工程实例。平台上陀螺输出的零位误差和质量不平衡误差是引起平台漂移的主要因素。为此,我们建立起描述平台漂移的数学模型,取框架角的测量值做为系统的输出,框架角和误差系数都被定... 本文给出了某型号惯导平台漂移误差参数辨识的一个工程实例。平台上陀螺输出的零位误差和质量不平衡误差是引起平台漂移的主要因素。为此,我们建立起描述平台漂移的数学模型,取框架角的测量值做为系统的输出,框架角和误差系数都被定义成了状态变量,这样参数辨识问题就转化成了对状态的估计。为使各误差系数都能受到重力的充分激励和便于工程应用,实验中我们采用了六位置伺服状态测漂方案。实验结果表明,应用EKF 可以获得较好的辨识效果,明显优于力反馈法和光点测漂法。 展开更多
关键词 惯导平台 漂移误差 辨识 扩展的卡尔曼滤波器
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基于陆标动态配置的移动机器人主动探索 被引量:2
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作者 苑晶 黄亚楼 孙凤池 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2009年第4期433-438,共6页
针对无预置陆标的环境,研究移动机器人动态在线配置陆标问题及基于此的主动探索.首先,提出陆标动态在线配置准则,并分析陆标配置对机器人定位与建图的影响;然后基于扩展的卡尔曼滤波器,将机器人的主动探索转化为多目标最优控制问题,优... 针对无预置陆标的环境,研究移动机器人动态在线配置陆标问题及基于此的主动探索.首先,提出陆标动态在线配置准则,并分析陆标配置对机器人定位与建图的影响;然后基于扩展的卡尔曼滤波器,将机器人的主动探索转化为多目标最优控制问题,优化目标包含3个部分,分别对应定位与建图的准确性、机器人预期探索的新区域大小和陆标配置对定位与建图的影响,机器人选取最优化目标函数的控制输入以实现准确的定位、建图和对环境的充分探索;最后对陆标进行有效的增补和去冗余.仿真结果表明该方法的有效性。 展开更多
关键词 陆标配置 主动探索 扩展的卡尔曼滤波器 多目标优化
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自适应采样间隔的无线传感器网络多目标跟踪算法 被引量:1
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作者 王建平 赵高丽 +1 位作者 胡孟杰 陈伟 《重庆大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第9期92-99,共8页
多目标跟踪是无线传感器网络当前研究的热点问题。针对多目标跟踪存在耗能较大,跟踪丢失等问题,提出了一种自适应采样间隔的多目标跟踪算法。采用跟踪目标的定位元数据来对目标的运动模式进行建模。基于扩展的卡尔曼滤波器来预测跟踪目... 多目标跟踪是无线传感器网络当前研究的热点问题。针对多目标跟踪存在耗能较大,跟踪丢失等问题,提出了一种自适应采样间隔的多目标跟踪算法。采用跟踪目标的定位元数据来对目标的运动模式进行建模。基于扩展的卡尔曼滤波器来预测跟踪目标状态,采用预测目标定位的概率密度函数构建跟踪簇。通过定义跟踪目标中心,基于马氏距离来量化主节点MN的选举过程。通过跟踪目标重要性和其与MN之间的距离来量化目标的影响强度,并以此构建自适应采样间隔的多目标跟踪算法。基于MATLAB进行了仿真实验,实验结果显示,本文设计的跟踪算法能准确预测目标的运动轨迹,能随着运动目标的状态实时采用自适应的采样间隔。通过数据分析得知,本文提出的算法能在实现WSN网络节能的基础上提高跟踪精度。 展开更多
关键词 多目标跟踪算法 无线传感器网络 马氏距离 扩展的卡尔曼滤波器 概率密度函数 跟踪簇
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