多层ICP闭环检测下的误差状态卡尔曼滤波多模态融合SLAM

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作者 陈丹 陈浩 +3 位作者 王子晨 张衡 王长青 范林涛 《电子与信息学报》 北大核心 2025年第5期1517-1528,共12页

同步定位与地图构建(SLAM)技术是移动机器人智能导航的基础。该文针对单一传感器SLAM技术存在的问题,提出一种基于激光雷达多层迭代最近点(MICP)点云匹配闭环检测的误差状态卡尔曼滤波(ESKF)多传感器紧耦合2D-SLAM算法。在完成视觉与激... 同步定位与地图构建(SLAM)技术是移动机器人智能导航的基础。该文针对单一传感器SLAM技术存在的问题,提出一种基于激光雷达多层迭代最近点(MICP)点云匹配闭环检测的误差状态卡尔曼滤波(ESKF)多传感器紧耦合2D-SLAM算法。在完成视觉与激光雷达多模态数据的时空同步后,建立了里程计误差模型以及激光雷达与机器视觉点云匹配误差模型,并将其应用于误差状态卡尔曼滤波进行多模态数据融合,以提高SLAM的准确性和实时性。在公共数据集KITTI下进行的Gazebo环境仿真结果表明,该所提算法能够完整还原单一激光2D-SLAM无法获取到的环境障碍物信息,并能显著提高机器人轨迹估计和相对位姿估计精度。最后,采用Turtlebot2机器人在复杂实际大场景下进行了SLAM实验验证,结果表明所提多模态融合SLAM方法可以完整复原环境信息,实现实时的高精度2D地图构建。 展开更多

关键词 移动机器人 多传感器融合 同步定位与地图构建 误差状态卡尔曼滤波 闭环检测

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基于状态反馈的卡尔曼滤波组合导航算法 被引量：6

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作者 汤霞清 郭官周 +1 位作者 郭理彬 张环 《中国惯性技术学报》 EI CSCD 北大核心 2010年第2期190-194,共5页

在卡尔曼滤波算法的基础上,提出一种导航误差状态估计的新方法。该方法选取SINS和GPS三个方向上的速度差和位置差作为观测量,根据惯性器件和GPS的精度确定噪声强度,同时建立反馈控制与卡尔曼滤波相结合的滤波器,最终得到误差状态的估计... 在卡尔曼滤波算法的基础上,提出一种导航误差状态估计的新方法。该方法选取SINS和GPS三个方向上的速度差和位置差作为观测量,根据惯性器件和GPS的精度确定噪声强度,同时建立反馈控制与卡尔曼滤波相结合的滤波器,最终得到误差状态的估计值。仿真结果表明,新型滤波器不仅解决了卡尔曼滤波发散的问题,而且使得误差估计精度得到了极大的提高,从而为组合导航系统的误差估计技术找到了更有工程应用价值的方法。 展开更多

关键词 状态反馈 卡尔曼滤波器 组合导航 误差估计

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基于卡尔曼/状态反馈滤波的SINS/DR导航算法研究 被引量：3

3

作者 汤霞清 郭官周 +1 位作者 张环 郭理彬 《弹箭与制导学报》 CSCD 北大核心 2010年第6期10-12,共3页

针对SINS/GPS组合导航系统在GPS信号出现故障时不能正常工作的问题,提出了利用里程计与SINS组合的导航系统。在分析组合系统数学模型的基础上,设计了基于卡尔曼/状态反馈算法的新型滤波器。该滤波器基于最优控制的思想对卡尔曼滤波算法... 针对SINS/GPS组合导航系统在GPS信号出现故障时不能正常工作的问题,提出了利用里程计与SINS组合的导航系统。在分析组合系统数学模型的基础上,设计了基于卡尔曼/状态反馈算法的新型滤波器。该滤波器基于最优控制的思想对卡尔曼滤波算法进行了改进,最终得到误差状态的估计值。仿真结果表明,改进后的卡尔曼滤波算法用于估计导航系统误差能够取得更加满意的效果。 展开更多

关键词 状态反馈 卡尔曼滤波器 组合导航 误差估计

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一种基于卡尔曼滤波器的模板更新方法

4

作者 曲宏伟 杨风暴 李申燕 《红外技术》 CSCD 北大核心 2008年第12期709-712,共4页

在运动目标跟踪过程中,基于相似性度量的模板匹配法是常用的一种相关跟踪算法。但是,单纯利用模板与图像的匹配准则难以应对跟踪过程中常见的目标姿态变化问题,很难获得比较好的跟踪效果。针对上述问题,利用卡尔曼滤波器对模板像素进行... 在运动目标跟踪过程中,基于相似性度量的模板匹配法是常用的一种相关跟踪算法。但是,单纯利用模板与图像的匹配准则难以应对跟踪过程中常见的目标姿态变化问题,很难获得比较好的跟踪效果。针对上述问题,利用卡尔曼滤波器对模板像素进行逐像素更新,每个像素依据自身的性质进行修正的幅度都不一样,从而得到自适应和最优的模板图像,最终达到在序列图像中准确匹配的目标。实验证明,该方法在一定程度上解决了跟踪过程中目标的形态变化问题。 展开更多

关键词 卡尔曼滤波器 模板更新 后验状态 误差协方差

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卡尔曼滤波在管道地理坐标定位系统中的应用 被引量：8

5

作者 刘保余 綦耀光 杨洋 《沈阳工业大学学报》 EI CAS 2010年第5期564-568,共5页

针对惯性敏感元件(IMU)采集数据随机误差较大问题,建立了误差模型,应用卡尔曼滤波算法对其进行校正以提高定位精度.利用捷联惯导技术进行管道定位,得出地下管道形状的详细分布,搭建实际电路并对电路进行仿真,对采集的惯性数据用滤波算... 针对惯性敏感元件(IMU)采集数据随机误差较大问题,建立了误差模型,应用卡尔曼滤波算法对其进行校正以提高定位精度.利用捷联惯导技术进行管道定位,得出地下管道形状的详细分布,搭建实际电路并对电路进行仿真,对采集的惯性数据用滤波算法进行去噪处理,并且对滤波前后的数据进行比较.结果表明,滤波算法能够有效降低加速度信号中随机误差的影响,可以在短距离内计算出惯性元件运动的轨迹,证明了该检测系统可以通过降低惯性误差的方法来实现对管道地理坐标的定位. 展开更多

关键词 管道地理坐标定位 惯性导航 捷联惯导 卡尔曼滤波器 组合导航 惯性敏感元件 状态模型 随机误差

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融合滑移率校正的智能车辆定位方法

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作者 熊璐 朱佳琪 +3 位作者 陈梦源 李子尧 舒强 卓桂荣 《汽车工程》 北大核心 2025年第5期851-858,共8页

准确可靠的车辆位姿估计是智能车辆决策规划、运动控制等模块的重要输入。本文提出一种融合智能车辆轮胎滑移率在线估计及校正的定位算法,可以在全球导航卫星系统(GNSS)中断期间显著增强惯性导航系统(INS)/轮速传感器(WSS)的融合定位精... 准确可靠的车辆位姿估计是智能车辆决策规划、运动控制等模块的重要输入。本文提出一种融合智能车辆轮胎滑移率在线估计及校正的定位算法,可以在全球导航卫星系统(GNSS)中断期间显著增强惯性导航系统(INS)/轮速传感器(WSS)的融合定位精度。首先,利用车辆加速度和轮速数据,提出了一种针对不同驾驶条件的滑移率实时估计算法,以准确地对轮速信息进行滑移率校正;随后,基于误差状态卡尔曼滤波对GNSS、IMU和校正后的轮速信息进行融合,实现准确可靠的车辆位姿估计。实车实验结果表明,在GNSS中断期间,速度均方根误差最高提升30%,平均水平位置误差里程比可达1.68‰。 展开更多

关键词 智能汽车 融合定位 滑移率估计 误差状态卡尔曼滤波

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基于多传感器紧耦合的车辆状态并行估计方法及建图系统

7

作者 杜俊文 敖银辉 +1 位作者 宋学佳 舒诚龙 《计算机应用与软件》 北大核心 2025年第5期78-87,共10页

使用多传感器融合技术能使同时定位与建图(SLAM)系统获得更好的性能。传统的Lidar定位系统会产生定位漂移或者在特征稀疏的场景中系统失效。针对以上问题,设计基于迭代误差状态卡尔曼滤波(IESKF[1])理论的并联多传感器融合系统LIGNS,不... 使用多传感器融合技术能使同时定位与建图(SLAM)系统获得更好的性能。传统的Lidar定位系统会产生定位漂移或者在特征稀疏的场景中系统失效。针对以上问题,设计基于迭代误差状态卡尔曼滤波(IESKF[1])理论的并联多传感器融合系统LIGNS,不同传感器可以独立实时地更新车辆状态估计。LIGNS融合了Lidar、IMU以及能额外提供航向测量的双天线GNSS设备。LIGNS通过两步筛选法去除地面点云然后再进行特征提取,特征被保存到滑动窗口内使得特征点云更稠密以应对特征稀疏的场景。实验结果表明LIGNS能够实现高精度定位与建图并且具有更好的实时性。 展开更多

关键词 多传感器融合 状态估计 误差状态卡尔曼滤波 SLAM

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数据自适应融合模型在无人机飞行控制的应用

8

作者 付喆 赵进超 《机械设计与制造》 北大核心 2025年第8期81-87,共7页

为提升无人机的飞行控制感知,在无迹卡尔曼滤波器(UKF)方法的基础上,提出了一种数据驱动的自适应融合概率状态空间模型。该模型考虑了控制系统的逐点预测精度的不确定性,在多输出高斯过程回归(GPR)的基础上,通过预先建立的分段函数,提... 为提升无人机的飞行控制感知,在无迹卡尔曼滤波器(UKF)方法的基础上,提出了一种数据驱动的自适应融合概率状态空间模型。该模型考虑了控制系统的逐点预测精度的不确定性,在多输出高斯过程回归(GPR)的基础上,通过预先建立的分段函数,提出了基于估计方差的统计模型噪声参数自适应调整规则,以适应动态运行条件。针对无人机复杂的飞行数据,利用稀疏GPR模型进行处理以满足无人机处理大量飞行数据的需求。在真实无人机建立的飞行控制系统仿真模型进行了实验验证,结果表明所提方法在无人机状态估计中的优越性。 展开更多

关键词 无人机 融合状态空间模型 无迹卡尔曼滤波器 自适应调整 飞行控制

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捷联惯导系统误差状态可观性分析 被引量：12

9

作者 吴美平 胡小平 《宇航学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2002年第2期54-57,76,共5页

捷联惯导系统误差状态可观性分析是为了确定卡尔曼滤波器对系统误差状态的估值效果。本文根据分段常值理论分析了捷联惯导系统误差状态的可观性 ,得到相应的可观性结论 ,并且分析了水平通道的误差状态可观性。所得到的分析结论对设计滤... 捷联惯导系统误差状态可观性分析是为了确定卡尔曼滤波器对系统误差状态的估值效果。本文根据分段常值理论分析了捷联惯导系统误差状态的可观性 ,得到相应的可观性结论 ,并且分析了水平通道的误差状态可观性。所得到的分析结论对设计滤波器时的运动路径设置提供了参考依据。 展开更多

关键词 捷联惯性导航系统 可观性分析 分段常值理论 卡尔曼滤波器 误差状态

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基于状态方程磁电编码器角度误差主动监督补偿方法研究 被引量：7

10

作者 王磊 吴殿昊 +2 位作者 李玉强 张永德 潘巍 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第6期94-105,共12页

针对磁电编码器角度值易受到高频噪声影响,影响角度值输出精度问题,提出了一种基于卡尔曼滤波器及运动状态方程角度值误差主动监督补偿方法。为了降低角度值观测噪声,采用基于运动学状态方程角度值观测方法,有效抑制了磁电编码器角度值... 针对磁电编码器角度值易受到高频噪声影响,影响角度值输出精度问题,提出了一种基于卡尔曼滤波器及运动状态方程角度值误差主动监督补偿方法。为了降低角度值观测噪声,采用基于运动学状态方程角度值观测方法,有效抑制了磁电编码器角度值观测噪声;提出了基于神经元角度值误差自适应补偿方法,实现了角度值误差观测的自适应收敛过程。针对角度值误差收敛速度缓慢问题,采用基于卡尔曼滤波器角度值误差主动监督补偿方法,调节误差补偿系数进而提高角度值观测误差的收敛速度,经过实验证明所提方法的有效性,在角度值过零点位置的大角度跳变工作位置,采用跟踪性能较好的状态误差调节系数保证了角度值跟踪的一致性。在角度值平滑跟踪状态下,采用所提方法角度值精度从±3°提高到了±0.082°。 展开更多

关键词 磁电编码器 卡尔曼滤波器 运动学状态方程 自适应主动监督 角度误差补偿

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基于多传感器融合的高精度无人机空中对接方法 被引量：1

11

作者 向玉龙 李嘉诚 +1 位作者 陈芊 盛汉霖 《南京航空航天大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第6期1057-1065,共9页

多旋翼无人机空中对接技术可以解决多旋翼无人机续航能力有限、载荷小等问题,对提高多旋翼无人机的续航能力和任务效率有重要意义。但是当前多旋翼无人机空中对接方案成本高昂且对接精度差,易受环境限制。本文提出了一种基于单目视觉与... 多旋翼无人机空中对接技术可以解决多旋翼无人机续航能力有限、载荷小等问题,对提高多旋翼无人机的续航能力和任务效率有重要意义。但是当前多旋翼无人机空中对接方案成本高昂且对接精度差,易受环境限制。本文提出了一种基于单目视觉与惯性测量单元(Inertial measuring unit,IMU)融合定位并结合最优轨迹控制的空中对接方案,在保证对接精度的同时大幅降低成本。首先相机通过AprilTag对目标进行识别定位,再通过非线性优化对重投影误差进行最小化优化,并借助状态误差卡尔曼滤波器(Error state Kalman filter,ESKF)更准确地消除IMU的零偏,提高融合定位的精度;然后根据线性二次型控制器(Linear quadratic regulator,LQR)设计了最优对接控制器,并结合无人机的动力学模型,直接输出多旋翼无人机的姿态控制量,实现更加安全的空中对接;最后在四旋翼无人机平台上进行实验验证,顺利完成了空中对接任务,证明了该方法的可行性。 展开更多

关键词 多旋翼无人机 视觉定位 状态误差卡尔曼滤波器融合 空中对接 线性二次型控制器

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一类多传感器系统信息分析及其滤波器设计

12

作者 张国良 邓方林 李呈良 《弹箭与制导学报》 CSCD 北大核心 2003年第3期22-25,共4页

分析了一类多传感器信息融合系统的信息结构,指出在此情况下应用联邦滤波器进行状态估计的信息不对等。针对此类情形,设计了几种滤波器的结构,分析了所设计滤波器的信息构成及信息的分配与融合,并尝试提出伪联邦滤波器的概念。文中所讨... 分析了一类多传感器信息融合系统的信息结构,指出在此情况下应用联邦滤波器进行状态估计的信息不对等。针对此类情形,设计了几种滤波器的结构,分析了所设计滤波器的信息构成及信息的分配与融合,并尝试提出伪联邦滤波器的概念。文中所讨论的情形及设计的滤波器结构可以推广到一般的同类情形,并应用到相似的多传感器信息融合系统中。 展开更多

关键词 多传感器系统 信息融合 滤波器 公共状态 弹道导弹 导航系统 卡尔曼滤波 结构设计

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地形辅助导航系统的自适应滤波方法

13

作者 李渊涛 陈哲 张洪钺 《中国惯性技术学报》 EI CSCD 1993年第3期26-30,共5页

本文将自适应滤波技术应用于地形辅助导航系统,提出了一种新的导航误差修正滤波方法,数字仿真结果进一步证实了此方法的有效性。

关键词 自适应滤波 辅助导航系统 卡尔曼滤波器 误差修正 卡尔曼滤波算法 数字仿真结果 线性化误差 系统状态方程 数字地图 嗓声

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标记关联的多声呐多目标航迹融合方法 被引量：3

14

作者 生雪莉 陈洋 +3 位作者 郭龙祥 郝豪言 周媛媛 殷敬伟 《哈尔滨工程大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第9期1346-1352,共7页

为解决基于高斯混合概率假设密度滤波器的多声呐多目标跟踪算法无法提供目标航迹问题,本文提出了一种标记关联的航迹生成、融合方法。该方法通过关联算法、外推法实现了航迹标记更新,解决了目标航迹生成问题。通过标记关联信息,实现了... 为解决基于高斯混合概率假设密度滤波器的多声呐多目标跟踪算法无法提供目标航迹问题,本文提出了一种标记关联的航迹生成、融合方法。该方法通过关联算法、外推法实现了航迹标记更新,解决了目标航迹生成问题。通过标记关联信息,实现了航迹融合。仿真试验表明:该方法不仅可以滤除假目标干扰,还可以准确地提供目标航迹信息。 展开更多

关键词 目标跟踪 假目标(信息理论) 数据融合 数据标记 线性系统 卡尔曼滤波器 状态估计 关联规则

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基于三维点云地图和ESKF的无人车融合定位方法 被引量：10

15

作者 崔文 薛棋文 +2 位作者 李庆玲 王凤栋 郝雪儿 《工矿自动化》 北大核心 2022年第9期116-122,共7页

基于地图匹配的无人车定位方法的精度取决于已创建地图的精度,受外界的影响较小,适用于复杂场景下的无人车定位。然而目前采用的激光雷达点云匹配算法是以单一的特征为核心进行匹配,对于大规模点云匹配准确率较低,导致三维点云地图与实... 基于地图匹配的无人车定位方法的精度取决于已创建地图的精度,受外界的影响较小,适用于复杂场景下的无人车定位。然而目前采用的激光雷达点云匹配算法是以单一的特征为核心进行匹配,对于大规模点云匹配准确率较低,导致三维点云地图与实际环境偏差较大,造成基于地图匹配的无人车定位方法精度不高的问题。针对上述问题,提出了一种基于三维点云地图和误差状态卡尔曼滤波(ESKF)的无人车融合定位方法。该方法由三维点云地图构建和ESKF融合定位2个部分组成。在三维点云地图构建部分,通过正态分布变换(NDT)算法进行帧间点云匹配,提高大规模点云匹配准确率,并在根据激光里程计数据建立的位姿图顶点和约束边的基础上添加闭环约束构建图优化问题,采用列文伯格-马夸尔特(LM)算法进行求解,以减少位姿的累计漂移,提高三维点云地图精度。在ESKF融合定位部分,采用ESKF融合惯性测量单元(IMU)数据和三维点云地图数据,实现对无人车先验位姿(位置、姿态和速度)的修正并输出后验位姿。实验结果表明,与基于地图匹配的定位方法相比,该方法定位轨迹相对位姿误差最大值减小了0.176 9 m,平均误差减小了0.027 1 m,均方根误差减小了0.059 4 m,在定位精度和稳定性方面具有更好的表现。 展开更多

关键词 无人车定位 融合定位 三维点云地图 误差状态卡尔曼滤波 激光雷达 点云匹配 图优化

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丘陵山地柑橘果园机器人自主导航与精确控制系统设计与试验 被引量：2

16

作者 刘杰 付兴兰 +2 位作者 李旭 李川红 李光林 《西南大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2024年第8期184-197,共14页

为实现丘陵山地柑橘果园机器人的自主导航,设计了一种基于激光雷达和惯性传感器的果园自主导航系统.使用激光SLAM融合多传感器所获数据,并利用误差状态卡尔曼滤波器进行位姿优化,从而构建果园的三维全局点云地图.对全局地图进行分析和处... 为实现丘陵山地柑橘果园机器人的自主导航,设计了一种基于激光雷达和惯性传感器的果园自主导航系统.使用激光SLAM融合多传感器所获数据,并利用误差状态卡尔曼滤波器进行位姿优化,从而构建果园的三维全局点云地图.对全局地图进行分析和处理,确定机器人的安全行驶区域,并应用基于机器人运动学多约束条件的三次非均匀B样条曲线轨迹优化算法实现路径规划,使用NDT-ICP算法实现机器人在全局地图中的定位.为适应丘陵山地果园地形复杂性,提出了一种基于预瞄跟踪的自校正增量PID控制策略,利用递归最小二乘法实时调整PID参数,并在机器人履带式行走机构上进行了系统整合测试.试验结果表明,误差状态卡尔曼滤波器优化后的地图精度与优化前相比有明显提升.机器人以1.2 m/s速度行驶时,导航控制系统的直线行驶平均位置偏差和航向角偏差分别为0.18 m和4.2°,转弯行驶平均位置偏差和航向角偏差分别为0.38 m和16.7°,可满足丘陵山地柑橘果园智能农机自主导航作业需求. 展开更多

关键词 柑橘果园机器人 激光SLAM 误差状态卡尔曼滤波器 NDT-ICP算法 自校正增量PID

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基于改进ESKF的植保无人机时延位姿补偿算法 被引量：3

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作者 刘慧 施志翔 +2 位作者 沈亚运 储金城 沈跃 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第2期315-324,共10页

为解决全球导航卫星系统和惯性测量单元融合时间不同步问题,提高植保无人机位姿估计精度,本文根据植保无人机大惯性、强振动的特性提出一种基于改进误差状态卡尔曼的时延位姿补偿算法。首先对名义状态变量线性预测,引入渐消因子提高强... 为解决全球导航卫星系统和惯性测量单元融合时间不同步问题,提高植保无人机位姿估计精度,本文根据植保无人机大惯性、强振动的特性提出一种基于改进误差状态卡尔曼的时延位姿补偿算法。首先对名义状态变量线性预测,引入渐消因子提高强振动环境下的系统稳定性;接着采用互补滤波对角速度补偿,对姿态误差状态变量修正;最后结合测量的延迟时间,使用互补滤波外推数据,提高大惯性特性下的速度位置精度。实验结果表明,相较于误差状态卡尔曼算法,横滚角和俯仰角均方根误差减少0.2669°和0.2414°,偏航角均方根误差减少0.0764°;正常航迹植保作业下,东北天方向速度均方根误差减少0.2105、0.1849、0.2388 m/s;东北天方向位置均方根误差分别减少0.21、0.19、0.23 m,有效提高位姿估计精度。 展开更多

关键词 植保无人机 误差状态卡尔曼滤波 延时补偿 信息融合 组合导航

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像移补偿快速反射镜时频特性优化控制(英文) 被引量：3

18

作者 王凯迪 苏秀琴 +1 位作者 李哲 吴少博 《红外与激光工程》 EI CSCD 北大核心 2018年第S1期120-126,共7页

为了进一步优化像移补偿快速反射镜的时域和频域特性,进而提高运动相机所拍摄照片的清晰度,设计了基于线性扩张状态观测器(LESO)、零相位误差跟踪控制器(ZPETC)和卡尔曼滤波器的控制系统。首先,建立了音圈电机驱动型快速反射镜的数学模... 为了进一步优化像移补偿快速反射镜的时域和频域特性,进而提高运动相机所拍摄照片的清晰度,设计了基于线性扩张状态观测器(LESO)、零相位误差跟踪控制器(ZPETC)和卡尔曼滤波器的控制系统。首先,建立了音圈电机驱动型快速反射镜的数学模型。然后,阐述了LESO、ZPETC和卡尔曼滤波器的原理。最后,对被控对象进行了实验研究。阶跃响应曲线显示,系统调节时间达到2.5 ms,与比例-积分-微分(PID)控制系统相比,系统相对误差在小于1%时能够以更快的速度收敛到零。伯德图显示,系统带宽达到369 Hz,是PID控制系统的1.5倍以上,同时减少了接近一半的相位滞后。在加入干扰后,系统平均相对误差达到0.028%,比PID控制系统减少了75%。相机拍摄的照片表明,该控制方法使得照片的主观视角效果和客观评价指标参数都有所提高。 展开更多

关键词 快速反射镜 像移补偿 线性扩张状态观测器 零相位误差跟踪控制器 卡尔曼滤波器

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像移补偿快速反射镜时频特性优化控制 被引量：3

19

作者 王凯迪 苏秀琴 +1 位作者 李哲 吴少博 《红外与激光工程》 EI CSCD 北大核心 2018年第A01期112-118,共7页

为了进一步优化像移补偿快速反射镜的时域和频域特性，进而提高运动相机所拍摄照片的清晰度，设计了基于线性扩张状态观测器（LESO）、零相位误差跟踪控制器（ZPETC）和卡尔曼滤波器的控制系统。首先，建立了音圈电机驱动型快速反射镜... 为了进一步优化像移补偿快速反射镜的时域和频域特性，进而提高运动相机所拍摄照片的清晰度，设计了基于线性扩张状态观测器（LESO）、零相位误差跟踪控制器（ZPETC）和卡尔曼滤波器的控制系统。首先，建立了音圈电机驱动型快速反射镜的数学模型。然后，阐述了LESO、ZPETC和卡尔曼滤波器的原理。最后，对被控对象进行了实验研究。阶跃响应曲线显示，系统调节时间达到2．5ms，与比例-积分-微分（PID）控制系统相比，系统相对误差在小于1％时能够以更快的速度收敛到零。伯德图显示，系统带宽达到369Hz，是PlD控制系统的1．5倍以上，同时减少了接近一半的相位滞后。在加入干扰后，系统平均相对误差达到0．028％，比PID控制系统减少了75％。相机拍摄的照片表明，该控制方法使得照片的主观视角效果和客观评价指标参数都有所提高。 展开更多

关键词 快速反射镜 像移补偿 线性扩张状态观测器 零相位误差跟踪控制器 卡尔曼滤波器

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基于双目视觉与IMU的组合导航算法 被引量：6

20

作者 谭静 赵健康 崔超 《计算机工程与设计》 北大核心 2021年第2期442-448,共7页

针对INS/GPS组合导航技术在GPS失效时难以有效导航的问题,提出一种基于误差状态粒子滤波器的双目视觉与IMU组合导航算法。通过把状态量映射到李代数上,在向量空间直接求解四元数随机粒子分布,使用粒子滤波器实现多传感器数据融合,完成... 针对INS/GPS组合导航技术在GPS失效时难以有效导航的问题,提出一种基于误差状态粒子滤波器的双目视觉与IMU组合导航算法。通过把状态量映射到李代数上,在向量空间直接求解四元数随机粒子分布,使用粒子滤波器实现多传感器数据融合,完成载体运动信息的实时估计。使用EuRoC公开数据集对算法进行验证,实验结果表明,算法的定位精度在0.6 m以内,CPU占用率相比Vins Fusion和OKVIS分别降低了约29.7%和57.2%;运行时间相较于Vins Fusion和OKVIS减少了约42.4%和15%。该算法在保证必要导航精度和实时性的同时,具有较高的计算效率。 展开更多

关键词 多传感器融合 误差状态 粒子滤波器 运动估计 航迹推算

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