基于扩展H_∞粒子滤波算法的视觉伺服雅可比矩阵在线辨识 被引量：4

1

作者 徐鹏 杨宏韬 +1 位作者 李岩 刘克平 《广西大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2017年第3期1051-1057,共7页

为提高图像雅可比矩阵在线辨识精度,进而提高机器人轨迹跟踪的准确性,研究了基于图像的机器人视觉伺服系统中雅可比矩阵在线辨识方法。在非高斯环境下以机械手跟踪运动为应用实例,采用一种扩展H_∞粒子滤波算法对图像雅可比矩阵进行在... 为提高图像雅可比矩阵在线辨识精度,进而提高机器人轨迹跟踪的准确性,研究了基于图像的机器人视觉伺服系统中雅可比矩阵在线辨识方法。在非高斯环境下以机械手跟踪运动为应用实例,采用一种扩展H_∞粒子滤波算法对图像雅可比矩阵进行在线辨识,并且与卡尔曼滤波算法进行对比实验研究。实验结果表明,扩展H_∞粒子滤波算法具有较高的辨识精度和较强的鲁棒性,机器人轨迹跟踪精度得到提高,而且耗时较短,验证了扩展H_∞粒子滤波算法的有效性。 展开更多

关键词 雅可比矩阵 扩展h∞粒子滤波算法 在线辨识

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一种扩展H_∞粒子滤波方法 被引量：4

2

作者 万洋 王首勇 于兴伟 《信号处理》 CSCD 北大核心 2010年第6期869-874,共6页

重要性函数的选择是粒子滤波算法的核心,本文提出一种基于扩展H∞滤波(EHF)产生重要性函数的扩展H∞粒子滤波(EHPF)算法,由于EHF滤波算法鲁棒性强、滤波精度高,且该滤波算法考虑了最新的观测数据,因此由其产生的重要性函数更接近于系统... 重要性函数的选择是粒子滤波算法的核心,本文提出一种基于扩展H∞滤波(EHF)产生重要性函数的扩展H∞粒子滤波(EHPF)算法,由于EHF滤波算法鲁棒性强、滤波精度高,且该滤波算法考虑了最新的观测数据,因此由其产生的重要性函数更接近于系统状态的真实后验概率分布。理论分析和仿真结果表明扩展H∞粒子滤波算法的滤波性能明显优于标准粒子滤波算法,扩展卡尔曼滤波算法和扩展卡尔曼粒子滤波算法,与不敏粒子滤波算法滤波精度相当,但计算复杂度要低于不敏粒子滤波算法,是一种有效的粒子滤波算法。 展开更多

关键词 粒子滤波 重要性函数 扩展h∞粒子滤波

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基于联合参数辨识的粒子群优化扩展粒子滤波的锂电池荷电状态估计 被引量：16

3

作者 贠祥 张鑫 +1 位作者 王超 范兴明 《电工技术学报》 EI CSCD 北大核心 2024年第2期595-606,共12页

提高参数辨识的精度和SOC算法的精度是提高SOC估计的关键,该文提出了基于联合参数辨识的粒子群优化扩展粒子滤波的荷电状态(SOC)估计方法。在参数辨识阶段,结合遗忘因子递推最小二乘法在线辨识的优势,弥补粒子群辨识精度高但前期缺乏数... 提高参数辨识的精度和SOC算法的精度是提高SOC估计的关键,该文提出了基于联合参数辨识的粒子群优化扩展粒子滤波的荷电状态(SOC)估计方法。在参数辨识阶段,结合遗忘因子递推最小二乘法在线辨识的优势,弥补粒子群辨识精度高但前期缺乏数据无法实时辨识的劣势,联合进行参数辨识;在SOC估计阶段,利用扩展卡尔曼滤波生成重要性密度函数,去克服粒子退化,同时采用粒子群优化算法优化重采样策略改进采样过程缓解粒子贫化。最后在联邦城市运行(FUDS)和US06高速公路运行(US06)工况下将所提算法与F-PF、F-PSO-PF、FPSO-PSO-PF进行了对比,结果表明,在FUDS工况下,方均根误差分别提高了65.4%、56.3%和43.5%;在US06工况下,方均根误差分别提高了45.8%、35.9%和35.1%,验证了所提算法具有较好的适应性和鲁棒性。 展开更多

关键词 锂电池 粒子群算法 扩展粒子滤波算法 荷电状态

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基于改进的粒子群优化扩展卡尔曼滤波算法的锂电池模型参数辨识与荷电状态估计 被引量：17

4

作者 项宇 马晓军 +2 位作者 刘春光 可荣硕 赵梓旭 《兵工学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第10期1659-1666,共8页

为解决锂电池荷电状态(SOC)难以精确估计的问题,提出了基于改进的粒子群优化扩展卡尔曼滤波(IPSO-EKF)算法预测电池SOC。为减小参数非线性特性影响,重新构建了EKF算法电池状态空间方程,以辨识出的电池模型参数为基础,获得SOC最优估计。... 为解决锂电池荷电状态(SOC)难以精确估计的问题,提出了基于改进的粒子群优化扩展卡尔曼滤波(IPSO-EKF)算法预测电池SOC。为减小参数非线性特性影响,重新构建了EKF算法电池状态空间方程,以辨识出的电池模型参数为基础,获得SOC最优估计。采用IPSO算法优化EKF算法噪声方差矩阵,解决系统状态误差协方差矩阵和测量噪声协方差矩阵最优解获取难题,进一步提高SOC的估计精度。计算结果表明:IPSO-EKF算法能够精确地辨识电池模型参数和SOC值,并能够很好地修正状态变量初始误差。 展开更多

关键词 电气工程 锂电池 荷电状态 模型参数 粒子群优化算法 扩展卡尔曼滤波

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改进粒子群算法优化扩展卡尔曼滤波器电机转速估计 被引量：10

5

作者 林国汉 章兢 +1 位作者 刘朝华 赵葵银 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2013年第7期2003-2006,共4页

针对感应电机扩展卡尔曼滤波器转速估计中难以取得卡尔曼滤波器系统噪声矩阵和测量噪声矩阵最优值的问题,提出了一种基于改进粒子群算法优化的扩展卡尔曼滤波器转速估计方法。算法通过融合遗传算法和粒子群算法的优点,采用可调整的算法... 针对感应电机扩展卡尔曼滤波器转速估计中难以取得卡尔曼滤波器系统噪声矩阵和测量噪声矩阵最优值的问题,提出了一种基于改进粒子群算法优化的扩展卡尔曼滤波器转速估计方法。算法通过融合遗传算法和粒子群算法的优点,采用可调整的算法模型对粒子群算法进行改进,将改进的粒子群算法对扩展卡尔曼滤波器中的系统噪声矩阵和测量噪声矩阵进行优化处理,将优化后的卡尔曼滤波器应用于感应电机转速估计。仿真实验表明,与试探法、标准粒子群算法及遗传算法比较,改进粒子群算法优化的扩展卡尔曼滤波器能够有效提高转速估计的精度,从而提高无速度传感器矢量控制系统的控制性能。 展开更多

关键词 转速估计 无速度传感器矢量控制 扩展卡尔曼滤波器 粒子群算法

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基于IPSO-PF算法的疲劳裂纹扩展预测

6

作者 靳婷 王晓磊 +1 位作者 刘宇 袁建明 《机械强度》 北大核心 2025年第4期47-53,共7页

传统Paris公式预测裂纹扩展时忽略了裂纹扩展过程中各种不确定因素的影响,导致预测的裂纹扩展过程与真实的裂纹扩展过程相差较大。为提高疲劳裂纹扩展预测的精度,提出了一种基于改进粒子群优化粒子滤波(Improved Particle Swarm Optimiz... 传统Paris公式预测裂纹扩展时忽略了裂纹扩展过程中各种不确定因素的影响,导致预测的裂纹扩展过程与真实的裂纹扩展过程相差较大。为提高疲劳裂纹扩展预测的精度,提出了一种基于改进粒子群优化粒子滤波(Improved Particle Swarm Optimization-Particle Filtering,IPSO-PF)算法的疲劳裂纹扩展预测方法。首先,在粒子滤波(Particle Filtering,PF)算法的框架上,利用粒子群优化(Particle Swarm Optimization,PSO)算法对基于观测信息更新后的部分粒子进行优化,保持大权值的粒子状态不变,将小权值的粒子趋向于高似然区域,设计了IPSO-PF算法;然后,将IPSO-PF算法与Paris公式结合,构建了基于Paris公式和IPSO-PF算法的疲劳裂纹扩展预测模型;最后,使用公开的2024-T351铝合金数据集对该模型的有效性进行了验证。结果表明,与传统PF算法相比,IPSO-PF算法能够提高粒子的多样性,使用IPSO-PF算法构建的裂纹扩展预测模型的预测误差为2.6%,优于基于PF算法的9.2%。 展开更多

关键词 疲劳裂纹 裂纹扩展预测 粒子滤波 粒子群优化 算法优化

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H_∞滤波问题数值求解的精细积分算法 被引量：2

7

作者 吴志刚 钟万勰 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2002年第2期201-208,共8页

有限时间 H∞ 滤波的 Riccati方程和滤波方程分别为非线性矩阵微分方程和线性变系数微分方程 ,而且 Riccati微分方程解的存在性还依赖于参数γ- 2 ,因此求这些方程的数值解一般比较困难 .按照结构力学与最优控制的模拟关系 ,Riccati方... 有限时间 H∞ 滤波的 Riccati方程和滤波方程分别为非线性矩阵微分方程和线性变系数微分方程 ,而且 Riccati微分方程解的存在性还依赖于参数γ- 2 ,因此求这些方程的数值解一般比较困难 .按照结构力学与最优控制的模拟关系 ,Riccati方程解存在的临界参数γ- 2cr 对应于广义 Rayleigh商的一阶本征值 .因此可以用精细积分法结合扩展的 Wittrick- Williams( W- W)算法计算 γ- 2cr 并求解 Riccati方程 。 展开更多

关键词 h∞滤波 RICCATI方程 h∞控制系统 扩展Wittrick-Williams算法 精细积分算法 数值求解

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引入PID反馈的SHAEKF算法估算电池SOC 被引量：1

8

作者 蔡黎 向丽红 +1 位作者 晏娟 徐青山 《电池》 CAS 北大核心 2024年第1期47-51,共5页

电池荷电状态(SOC)的估算精度是电动汽车电池组的重要指标。为提升SOC估算精度,在融合Sage-Husa扩展卡尔曼滤波(SHEKF)算法与自适应扩展卡尔曼滤波(AEKF)算法的基础上,增加比例积分微分(PID)反馈环节,形成改进算法。采用粒子群优化(PSO... 电池荷电状态(SOC)的估算精度是电动汽车电池组的重要指标。为提升SOC估算精度,在融合Sage-Husa扩展卡尔曼滤波(SHEKF)算法与自适应扩展卡尔曼滤波(AEKF)算法的基础上,增加比例积分微分(PID)反馈环节,形成改进算法。采用粒子群优化(PSO)算法对二阶RC等效电路模型进行参数辨识;用开源电池数据集对模型和算法进行实验和分析。改进的SHAEKF算法在电池动态应力测试(DST)、北京动态应力测试(BJDST)和美国联邦城市驾驶(FUDS)等工况下的平均估计误差都在1%以内,与单纯的融合算法SHAEKF算法相比,最大误差可减小5%。 展开更多

关键词 荷电状态(SOC)估算 二阶RC等效电路模型 比例积分微分(PID) 粒子群优化(PSO)算法 自适应扩展卡尔曼滤波(AEKF)

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一种融合UKF和EKF的粒子滤波状态估计算法 被引量：8

9

作者 于洪波 王国宏 +1 位作者 孙芸 曹倩 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2013年第7期1375-1379,共5页

在扩展卡尔曼滤波算法(extended Kalman filter,EKF)和不敏卡尔曼滤波算法(unscented Kalmanfilter,UKF)的基础上,提出一种基于融合的粒子滤波算法(fusion based particle filter,FPF)。该算法首先利用EKF与UKF分别预测粒子状态,然后通... 在扩展卡尔曼滤波算法(extended Kalman filter,EKF)和不敏卡尔曼滤波算法(unscented Kalmanfilter,UKF)的基础上,提出一种基于融合的粒子滤波算法(fusion based particle filter,FPF)。该算法首先利用EKF与UKF分别预测粒子状态,然后通过融合算法得到粒子的重要性建议分布,实现粒子状态更新。因为充分利用了量测信息,因而能有效提高状态估计精度。仿真中通过实例将该算法与已有的粒子滤波(particle filter,PF)算法进行比较,结果表明该算法各方面性能都有较大改进。 展开更多

关键词 状态估计 粒子滤波算法 融合算法 扩展卡尔曼滤波 不敏卡尔曼滤波

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基于改进粒子滤波的双站无源定位跟踪算法研究 被引量：5

10

作者 贺静波 彭复员 黄高明 《系统仿真学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第11期2825-2827,共3页

在非线性非高斯状态空间下,粒子滤波器是一种有效的非线性滤波算法,它的关键问题包括粒子权重的计算、粒子重采样和状态估计等。根据粒子滤波算法思想和双站无源定位跟踪的非线性,将粒子滤波算法用于双站无源定位跟踪问题,给出了一种改... 在非线性非高斯状态空间下,粒子滤波器是一种有效的非线性滤波算法,它的关键问题包括粒子权重的计算、粒子重采样和状态估计等。根据粒子滤波算法思想和双站无源定位跟踪的非线性,将粒子滤波算法用于双站无源定位跟踪问题,给出了一种改进的粒子滤波算法,并对其关键问题根据双站无源定位跟踪的特殊性进行了改进。利用matlab进行了仿真实验,与最小二乘算法、扩展卡尔曼滤波算法进行了比较,结果表明所提算法定位跟踪精度优于其他方法。 展开更多

关键词 粒子滤波 最小二乘滤波 扩展卡尔曼滤波 无源定位 算法

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时滞对离散H_∞滤波系统抗干扰性能的影响 被引量：4

11

作者 谭述君 吴志刚 钟万勰 《系统仿真学报》 CAS CSCD 北大核心 2007年第1期118-122,共5页

研究了时滞离散系统的H∞滤波问题。通过引入增广向量,将时滞系统方程转化为不显含时滞的标准离散方程,并基于计算结构力学与最优控制之间的模拟理论,引入区段混合能的概念,采用扩展的Wittrick-Williams算法求解H∞滤波系统的抗干扰性... 研究了时滞离散系统的H∞滤波问题。通过引入增广向量,将时滞系统方程转化为不显含时滞的标准离散方程,并基于计算结构力学与最优控制之间的模拟理论,引入区段混合能的概念,采用扩展的Wittrick-Williams算法求解H∞滤波系统的抗干扰性能指标,进而得到时滞对滤波系统抗干扰性能指标的影响,并同时方便地完成了时滞滤波器的设计和滤波方程的求解。时滞H∞滤波器直接从时滞方程中得到,可保证系统的稳定性,是依赖于时滞的设计。 展开更多

关键词 时滞离散h∞乙滤波 最优性能指标 扩展Wittrick-Willies算法 区段混合能 并行性

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基于箱粒子的ET-CBMeMBer滤波算法 被引量：4

12

作者 刘艳君 刘祖鹏 《电光与控制》 北大核心 2017年第8期56-60,共5页

为解决扩展目标跟踪算法量测不精确的问题,提出一种基于箱粒子滤波的ET-CBMeMBer滤波算法。该算法基于随机集理论,首先将扩展目标的状态集和观测集随机化,然后基于区间分析技术,推导了适用于区间量测的多扩展目标伪似然函数和势平衡多... 为解决扩展目标跟踪算法量测不精确的问题,提出一种基于箱粒子滤波的ET-CBMeMBer滤波算法。该算法基于随机集理论,首先将扩展目标的状态集和观测集随机化,然后基于区间分析技术,推导了适用于区间量测的多扩展目标伪似然函数和势平衡多伯努利多扩展目标状态更新方程,并提出了适用于区间量测的模糊ART区间量测集划分方法,继而在量测集划分的基础上对目标进行持续稳定的跟踪。最后进行了仿真实验,结果表明了所提算法的有效性。 展开更多

关键词 目标跟踪算法 扩展目标 区间量测 CBMeMBer滤波 箱粒子滤波

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改进粒子滤波交互多模型算法在机械臂跟踪定位中的应用 被引量：2

13

作者 李勇斌 董鹏 朱惠芳 《机床与液压》 北大核心 2020年第19期8-15,共8页

针对机械臂末端运动的复杂性以及非线性,提出了一种改进的基于粒子滤波的交互多模型算法。对扩展卡尔曼(Kalman)滤波和粒子滤波进行对比分析,得出粒子滤波在处理非线性问题时具有良好的滤波性能。针对粒子滤波中先验分布与似然函数分布... 针对机械臂末端运动的复杂性以及非线性,提出了一种改进的基于粒子滤波的交互多模型算法。对扩展卡尔曼(Kalman)滤波和粒子滤波进行对比分析,得出粒子滤波在处理非线性问题时具有良好的滤波性能。针对粒子滤波中先验分布与似然函数分布重合度不高的问题,利用粒子群算法进行了改进。将改进的粒子滤波作为滤波器;分析交互多模型算法中存在的对滤波效果影响很大的野值点,运用自适应抗差理论进行改进。经过实验对算法的应用效果进行检验,结果表明:改进的算法能够降低噪声的影响,提高机械臂末端的跟踪定位精度。 展开更多

关键词 噪声 扩展卡尔曼滤波 粒子滤波 交互多模型算法 跟踪定位

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模型有界失配下基于MAP准则的扩展集员粒子滤波方法

14

作者 宋莎莎 赵忠盖 刘飞 《化工学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第4期1466-1473,共8页

在非线性非高斯系统中,当状态转移模型存在有界失配时,采用粒子滤波往往无法获得理想的状态估计值。考虑有界失配对粒子的约束条件,提出一种基于MAP准则的扩展集员粒子滤波算法(MAP-ESMPF)。该算法采用扩展集员求取真实状态的可信域,并... 在非线性非高斯系统中,当状态转移模型存在有界失配时,采用粒子滤波往往无法获得理想的状态估计值。考虑有界失配对粒子的约束条件,提出一种基于MAP准则的扩展集员粒子滤波算法(MAP-ESMPF)。该算法采用扩展集员求取真实状态的可信域,并基于MAP密度函数的准则,定义优化方程,从而将可信域外的粒子映射到可信域内,保证了状态估计的精度。在数值仿真和连续搅拌反应釜(CSTR)过程中的仿真应用,验证了该算法的有效性。 展开更多

关键词 模型失配 扩展集员算法 粒子滤波 MAP准则

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月球探测器天文导航的遗传粒子滤波方法 被引量：9

15

作者 房建成 宁晓琳 《北京航空航天大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2006年第11期1273-1276,共4页

天文导航系统是典型的非线性和噪声非高斯分布的系统.针对传统的扩展卡尔曼滤波不适于非线性和噪声非高斯分布的系统,和一般粒子滤波存在的粒子退化和采样枯竭问题,提出了一种基于遗传算法进行再采样的月球探测器自主天文导航粒子滤波... 天文导航系统是典型的非线性和噪声非高斯分布的系统.针对传统的扩展卡尔曼滤波不适于非线性和噪声非高斯分布的系统,和一般粒子滤波存在的粒子退化和采样枯竭问题,提出了一种基于遗传算法进行再采样的月球探测器自主天文导航粒子滤波新方法.计算机仿真结果显示了该方法可以有效的克服传统粒子滤波方法的缺点,提高天文导航系统的定位精度. 展开更多

关键词 月球探测 自主天文导航 粒子滤波 遗传算法 扩展卡尔曼滤波

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基于AEKPF算法对锂离子电池SOC与SOH的联合估计 被引量：11

16

作者 张新锋 姚蒙蒙 +1 位作者 宋瑞 崔金龙 《江苏大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2022年第1期24-31,共8页

为了提高锂离子电池SOC(state of charge)和SOH(state of health)的估计精度,采用自适应扩展卡尔曼粒子滤波(adaptive extended Kalman particle filter,AEKPF)算法估算SOC和SOH,该算法通过修正噪声可以解决运用EKF(extended Kalman fil... 为了提高锂离子电池SOC(state of charge)和SOH(state of health)的估计精度,采用自适应扩展卡尔曼粒子滤波(adaptive extended Kalman particle filter,AEKPF)算法估算SOC和SOH,该算法通过修正噪声可以解决运用EKF(extended Kalman filter)算法时的噪声误差累积问题,并且AEKF(adaptive extended Kalman filter)算法作为PF(particle filter)算法的建议分布用来实时更新粒子,可以改善单独采用PF算法时的粒子退化问题.为了提高SOC的估计精度,提出考虑电池的劣化特征,联合SOH实现对SOC的修正估计.在Matlab环境下的仿真结果表明:AEKPF算法与AEKF算法相比,可以得到更加准确的SOC和SOH估计值,而且AEKPF算法联合SOH可以有效提高SOC的估计精度,仿真绝对误差不超过±1%. 展开更多

关键词 锂离子电池 SOC估计 SOh估计 自适应扩展卡尔曼粒子滤波算法 联合估计

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基于粒子群算法的永磁同步电机无传感器控制优化 被引量：2

17

作者 陈小龙 《组合机床与自动化加工技术》 北大核心 2014年第1期125-128,共4页

针对确定噪声矩阵参数的困难性,将粒子群优化算法用于噪声矩阵参数的寻找。以电机转速的实际值和估计值的偏差绝对值对时间的积分为适应度函数,通过不断调整粒子在空间中的位置,最终寻找到使得适应度函数最小的粒子位置,从而得到使偏差... 针对确定噪声矩阵参数的困难性,将粒子群优化算法用于噪声矩阵参数的寻找。以电机转速的实际值和估计值的偏差绝对值对时间的积分为适应度函数,通过不断调整粒子在空间中的位置,最终寻找到使得适应度函数最小的粒子位置,从而得到使偏差最小的协方差矩阵。测试结果显示,经粒子群算法优化噪声矩阵参数后的系统,速度估计精度明显提高。优化后的电机实际速度波形脉动减小,调速更加平稳。 展开更多

关键词 粒子群算法 永磁同步电机 扩展卡尔曼滤波 无传感器控制

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基于粒子群优化算法的无传感器调速系统研究 被引量：11

18

作者 杨圣蓉 王剑平 +2 位作者 王思 张果 杨晓洪 《传感器与微系统》 CSCD 2015年第7期26-28,32,共4页

针对扩展卡尔曼滤波器(EKF)中噪声协方差阵对估计准确性影响较大,且选取较困难的问题,提出基于粒子群优化(PSO)算法优化协方差矩阵的方法。使用EKF估计永磁同步电机(PMSM)的转速,实现PMSM无速度传感器控制,并利用PSO优化噪声协方差阵。... 针对扩展卡尔曼滤波器(EKF)中噪声协方差阵对估计准确性影响较大,且选取较困难的问题,提出基于粒子群优化(PSO)算法优化协方差矩阵的方法。使用EKF估计永磁同步电机(PMSM)的转速,实现PMSM无速度传感器控制,并利用PSO优化噪声协方差阵。采用STM32F407ZET6作为核心控制器构建控制系统,实验结果表明:使用PSO的EKF观测器能以较高的精度估计转速,实现精确控制。 展开更多

关键词 粒子群优化算法 扩展卡尔曼滤波 无传感器 状态观测 STM32F407

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基于二阶近似扩展卡尔曼滤波的锂离子电池SOC估计 被引量：9

19

作者 段林超 张旭刚 +2 位作者 张华 宋华伟 敖秀奕 《中国机械工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第15期1797-1804,共8页

为提高电池荷电状态(SOC)估计的准确性,更高阶的扩展卡尔曼滤波(EKF)算法被用来估计SOC值。首先建立锂离子电池一阶Thevenin等效电路模型,采用样条函数来表述开路电压(OCV)和SOC值的函数关系。为更加精确地识别等效电路模型参数,提出一... 为提高电池荷电状态(SOC)估计的准确性,更高阶的扩展卡尔曼滤波(EKF)算法被用来估计SOC值。首先建立锂离子电池一阶Thevenin等效电路模型,采用样条函数来表述开路电压(OCV)和SOC值的函数关系。为更加精确地识别等效电路模型参数,提出一种新的带有可变遗忘因子最小二乘法(VFFRLS)的算法来在线识别模型参数。由于VFFRLS解的精度依赖于算法初始值的设定,为此采用改进粒子群算法求得模型初始参数值,进而得到更加精确的VFFRLS初始值。最后采用二阶EKF来估计电池的SOC值,以此提高估计精度。两组不同的数据集用来证明二阶EKF估计SOC值具有普适性。实验结果表明,二阶EKF在估计不同工况条件下的SOC值时,平均绝对误差(MAE)都保持在1%以内,由此证明了所提方法的有效性。 展开更多

关键词 电池荷电状态 二阶扩展卡尔曼滤波 可变遗忘因子最小二乘法 改进粒子群算法 参数识别

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基于智能优化箱粒子滤波的移动机器人FastSLAM 被引量：9

20

作者 罗景文 秦世引 《北京航空航天大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第1期53-66,共14页

针对传统FastSLAM算法需要大量粒子构建地图导致计算复杂度高、难以提高估计精度等问题,研究构建了一种基于智能优化箱粒子滤波(IOBPF)的移动机器人FastSLAM算法。首先,将萤火虫算法(FA)的动态寻优机制引入箱粒子滤波(BPF),建立了箱粒... 针对传统FastSLAM算法需要大量粒子构建地图导致计算复杂度高、难以提高估计精度等问题,研究构建了一种基于智能优化箱粒子滤波(IOBPF)的移动机器人FastSLAM算法。首先,将萤火虫算法(FA)的动态寻优机制引入箱粒子滤波(BPF),建立了箱粒子的荧光亮度更新公式、吸引度计算公式和位置更新公式,使箱粒子集智能化地向高似然区域移动,避免了箱粒子的退化现象。然后,以改进的智能优化箱粒子滤波进行机器人位姿估计,并采用扩展区间卡尔曼滤波(EIKF)完成地图的构建和更新。移动机器人的模型仿真和实体实验结果表明:所提智能化FastSLAM算法可有效提升箱粒子的性能,并降低地图构建所需粒子数,从而显著提高FastSLAM的定位精度和地图构建的鲁棒性。 展开更多

关键词 同步定位与地图构建 移动机器人 箱粒子滤波(BPF) 萤火虫算法(FA) 扩展区间卡尔曼滤波(EIKF)

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