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基于约束卡尔曼滤波器预测的视觉跟踪研究被引量：6: 1; 作者席文明罗翔朱剑英《南京航空航天大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2002年第6期540-543,共4页; 视觉伺服主要是对物体图像的某个特征区域进行处理 ,而不是对整个物体的图像进行处理 ,这样可以减小图像处理的区域 ,提高伺服系统实时性。为了达到这一目标 ,文中利用推导出的方程作为约束条件 ,建立约束卡尔曼滤波器 ,该滤波器在系统... 展开更多; 关键词约束卡尔曼滤波器视觉跟踪视觉雅可比矩阵预测图像处理; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于多状态卡尔曼滤波的双目视觉导航设计被引量：2: 2; 作者赵中堂吴庆涛《兵器装备工程学报》 CAS 北大核心 2020年第6期169-173,共5页; 提出了一种改进的多状态约束卡尔曼滤波器(IMSCKF)双目视觉惯性导航算法。该算法在初始阶段采用Sigma滤波器和三焦点张量约束快速完成初始化,产生的状态向量与MSCKF一致,可以实现初始化和后续导航之间的无缝过渡,提高了系统状态估计的... 展开更多; 关键词轨迹跟踪多状态约束卡尔曼滤波器三焦点张量 sigma滤波器; 在线阅读下载PDF 职称材料

一种不等式状态约束最优滤波算法被引量：2: 3; 作者吴鑫辉黄高明高俊《西安电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2013年第1期148-154,共7页; 针对非线性系统中较难处理的不等式状态约束滤波问题,提出了一种新的约束无迹卡尔曼滤波算法.该算法利用最大似然法则推导出滤波均方误差函数,将不等式约束条件转化为惩罚函数加入到误差函数中,使用自适应步长法快速搜索最优解.通过理... 展开更多; 关键词目标跟踪不等式状态约束无迹卡尔曼滤波器约束无迹卡尔曼滤波器; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于交互式多模型MSCKF的双目视觉/惯性里程计算法被引量：2: 4; 作者王磊程向红 +1 位作者李进王乐《中国惯性技术学报》 EI CSCD 北大核心 2021年第2期221-228,236,共9页; 针对复杂环境中双目视觉/惯性里程计系统模型不固定和量测噪声易发生变化的问题,提出了基于滤波器估计的紧耦合视觉惯性里程计(VIO)信息融合方法。将交互式多模型(IMM)估计与多状态约束卡尔曼滤波(MSCKF)算法相结合提出一种交互式多模... 展开更多; 关键词视觉惯性里程计双目立体视觉多状态约束卡尔曼滤波器交互多模型滤波器组合导航; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于IMU预积分封闭解的单目视觉惯性里程计算法被引量：10: 5; 作者徐晓苏吴贤《中国惯性技术学报》 EI CSCD 北大核心 2020年第4期440-447,共8页; 将扩展卡尔曼滤波器作为后端的视觉惯性里程计算法由于其在实时性高的同时能保持较高的精度,从而被广泛地用于实际环境中。针对如何快速精确处理两帧图像之间的IMU数据的问题,提出了一种基于IMU预积分封闭解的算法,相较于传统基于优化... 展开更多; 关键词多状态约束下卡尔曼滤波器单目视觉惯性里程计 IMU预积分封闭解逆深度参数化; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于约束卡尔曼滤波器预测的视觉跟踪研究被引量：6: 1; 作者席文明罗翔朱剑英; 机构南京航空航天大学机电学院东南大学机械系; 出处《南京航空航天大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2002年第6期540-543,共4页; 基金国家自然科学基金 (编号 :5 9990 470 )重大资助项目; 文摘视觉伺服主要是对物体图像的某个特征区域进行处理 ,而不是对整个物体的图像进行处理 ,这样可以减小图像处理的区域 ,提高伺服系统实时性。为了达到这一目标 ,文中利用推导出的方程作为约束条件 ,建立约束卡尔曼滤波器 ,该滤波器在系统中作为预测器使用 ,利用它对跟踪的特征点下一位置进行预测 ,与普通卡尔曼滤波器相比较 ,这一预测精度有了很大的提高 ,这样就可以缩小图像处理的窗口。文中还利用视觉雅可比映射矩阵 ,求出了视觉空间到任务空间的伺服控制方程 ,利用这一方程可以控制机器人的运动 ,完成特征点的跟踪。从仿真结果来看 ,使用这些方法减小了图像处理的区域 ,提高了图像处理的速度和系统的实时性。; 关键词约束卡尔曼滤波器视觉跟踪视觉雅可比矩阵预测图像处理; Keywords visual tracking visual Jacobian mapping constraint Kalman filter prediction; 分类号 TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于多状态卡尔曼滤波的双目视觉导航设计被引量：2: 2; 作者赵中堂吴庆涛; 机构郑州航空工业管理学院智能工程学院; 出处《兵器装备工程学报》 CAS 北大核心 2020年第6期169-173,共5页; 基金国家自然科学基金项目(U1504609) 河南省高等教育教学改革研究与实践一般项目(2017SJGLX400)。; 文摘提出了一种改进的多状态约束卡尔曼滤波器(IMSCKF)双目视觉惯性导航算法。该算法在初始阶段采用Sigma滤波器和三焦点张量约束快速完成初始化,产生的状态向量与MSCKF一致,可以实现初始化和后续导航之间的无缝过渡,提高了系统状态估计的精度和鲁棒性。实验结果表明,本文提出的IMSCKF方法位置跟踪误差维持在±1 mm,角度误差维持在±1°,可以提高双目视觉惯性导航的鲁棒性和精度。; 关键词轨迹跟踪多状态约束卡尔曼滤波器三焦点张量 sigma滤波器; Keywords trajectory tracking multi-state constrained Kalman filter three-focus tensor sigma filter; 分类号 TJ02 [兵器科学与技术—兵器发射理论与技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名一种不等式状态约束最优滤波算法被引量：2: 3; 作者吴鑫辉黄高明高俊; 机构海军工程大学电子工程学院; 出处《西安电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2013年第1期148-154,共7页; 基金国家高技术研究发展计划(863)资助课题(2010AA7010422) 国家自然科学基金资助项目(60901069) +1 种基金 200902671); 文摘针对非线性系统中较难处理的不等式状态约束滤波问题,提出了一种新的约束无迹卡尔曼滤波算法.该算法利用最大似然法则推导出滤波均方误差函数,将不等式约束条件转化为惩罚函数加入到误差函数中,使用自适应步长法快速搜索最优解.通过理论分析,证明了约束滤波解是误差函数的严格局部最小值,具有最小滤波均方误差.对具有航路约束的电子导航模型进行了仿真,结果表明,该算法具有较高的跟踪精度.; 关键词目标跟踪不等式状态约束无迹卡尔曼滤波器约束无迹卡尔曼滤波器; Keywords target tracking inequality state constraints unscented kalman filter（UKF） constrained unscented kalman filter（CUKF）; 分类号 TN97 [电子电信—信号与信息处理]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于交互式多模型MSCKF的双目视觉/惯性里程计算法被引量：2: 4; 作者王磊程向红李进王乐; 机构安徽科技学院电气与电子工程学院东南大学微惯性仪表与先进导航技术教育部重点实验室; 出处《中国惯性技术学报》 EI CSCD 北大核心 2021年第2期221-228,236,共9页; 基金安徽省自然科学基金(1708085QF146) 安徽省高校协同创新项目(GXXT-2019-018) 东南大学微惯性仪表与先进导航技术教育部重点实验室(B类)开放基金资助项目(SEU-MIAN-201701)。; 文摘针对复杂环境中双目视觉/惯性里程计系统模型不固定和量测噪声易发生变化的问题,提出了基于滤波器估计的紧耦合视觉惯性里程计(VIO)信息融合方法。将交互式多模型(IMM)估计与多状态约束卡尔曼滤波(MSCKF)算法相结合提出一种交互式多模型多状态约束卡尔曼滤波(IMM-MSCKF)算法。该算法以MSCKF为模型匹配子滤波器,将各子滤波器的输入、输出进行交互融合,实现对VIO系统状态估计。通过KITTI数据集对IMM-MSCKF算法进行了仿真验证,该算法姿态和水平位置估计均方根误差分别为0.36°和11.62 m,相比于EKF和MSCKF算法,其姿态估计精度分别提升了56%和41%,其水平位置估计精度分别提升了51%和81%,仿真结果表明该算法具有更好的估计精度和鲁棒性。; 关键词视觉惯性里程计双目立体视觉多状态约束卡尔曼滤波器交互多模型滤波器组合导航; Keywords visual-inertial odometry binocular stereo vision multi-state constrained Kalman filter interactive multi-model filter integrated navigation; 分类号 U666.1 [交通运输工程—船舶及航道工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于IMU预积分封闭解的单目视觉惯性里程计算法被引量：10: 5; 作者徐晓苏吴贤; 机构微惯性仪表与先进导航技术教育部重点实验室东南大学仪器科学与工程学院; 出处《中国惯性技术学报》 EI CSCD 北大核心 2020年第4期440-447,共8页; 基金国家自然科学基金(51775110,62073080,61921004)。; 文摘将扩展卡尔曼滤波器作为后端的视觉惯性里程计算法由于其在实时性高的同时能保持较高的精度,从而被广泛地用于实际环境中。针对如何快速精确处理两帧图像之间的IMU数据的问题,提出了一种基于IMU预积分封闭解的算法,相较于传统基于优化的视觉惯性里程计算法在分段常数加速近似下采用离散四元数积分来简化所需的预积分值,IMU预积分封闭解算法在IMU时间周期内求解解析解,并应用于多状态约束下的卡尔曼滤波器(MSCKF)视觉惯性里程计框架下,来提高系统定位的精度。针对MSCKF算法观测方程参数化方法存在的数值稳定性的问题,提出了一种逆深度的参数化方法,克服了MSCKF算法在空间点坐标z轴深度值趋近于零时,系统观测值会出现奇点的情况,有效增加系统的鲁棒性。在公开EuRoc数据集六个飞行序列上的试验结果表明,所提出算法相较于传统的MSCKF视觉惯性里程计算法漂移较小,均方根误差减少约36.5%,定位精度得到有效提升。; 关键词多状态约束下卡尔曼滤波器单目视觉惯性里程计 IMU预积分封闭解逆深度参数化; Keywords multi-state constraint Kalman filter monocular visual-inertial odometry IMU pre-integration closed solution inverse depth parameterization; 分类号 U666.1 [交通运输工程—船舶及航道工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

	题名	作者	出处	发文年	被引量	操作
1	基于约束卡尔曼滤波器预测的视觉跟踪研究	席文明罗翔朱剑英	《南京航空航天大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心	2002	6	在线阅读下载PDF 职称材料
2	基于多状态卡尔曼滤波的双目视觉导航设计	赵中堂吴庆涛	《兵器装备工程学报》 CAS 北大核心	2020	2	在线阅读下载PDF 职称材料
3	一种不等式状态约束最优滤波算法	吴鑫辉黄高明高俊	《西安电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心	2013	2	在线阅读下载PDF 职称材料
4	基于交互式多模型MSCKF的双目视觉/惯性里程计算法	王磊程向红李进王乐	《中国惯性技术学报》 EI CSCD 北大核心	2021	2	在线阅读下载PDF 职称材料
5	基于IMU预积分封闭解的单目视觉惯性里程计算法	徐晓苏吴贤	《中国惯性技术学报》 EI CSCD 北大核心	2020	10	在线阅读下载PDF 职称材料