多层ICP闭环检测下的误差状态卡尔曼滤波多模态融合SLAM

1

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

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于无迹卡尔曼滤波的电动汽车状态惯性监测

2

作者 左冬晓 《拖拉机与农用运输车》 2025年第6期48-50,共3页

对状态惯性监测是保证电动汽车自动驾驶的前提,为了进一步提高电动汽车行驶状态识别能力,设计了一种基于无迹卡尔曼滤波(UKF)的电动汽车状态惯性监测方法。该方法利用Sigma点来近似处理概率密度分布,通过Unscented变换来去除线性估计误... 对状态惯性监测是保证电动汽车自动驾驶的前提,为了进一步提高电动汽车行驶状态识别能力,设计了一种基于无迹卡尔曼滤波(UKF)的电动汽车状态惯性监测方法。该方法利用Sigma点来近似处理概率密度分布,通过Unscented变换来去除线性估计误差,达到非线性评价的需求。依托于Matlab环境搭建集成仿真架构来实现电动汽车的系统模拟,针对电动汽车构建适配外部分布式驱动架构开展测试分析。研究结果表明:相对扩展卡尔曼滤波(EKF),以UKF方法观测表现出更低振荡幅度,能够精确捕捉车辆非线性参数,有效提升观测可靠性,表现出来很高的自动驾驶能力。该研究表现出来对汽车行驶状态识别能力,为后续控制优化奠定一定的理论基础。 展开更多

关键词 电动汽车 状态惯性监测 无迹卡尔曼滤波 估计误差

在线阅读 下载PDF 职称材料

用四元数状态切换无迹卡尔曼曼滤滤波器估计的飞行器姿态 被引量：32

3

作者 乔相伟 周卫东 吉宇人 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第1期97-103,共7页

在较大初始姿态误差角下,针对捷联惯导/CCD星敏感器(strap-intertial navigation system/CCD star sensor,SINS/CCD)姿态估计系统扩展卡尔曼滤波(extended Kalman filter,EKF)算法精度下降的问题,提出了基于四元数的状态切换无迹卡尔曼... 在较大初始姿态误差角下,针对捷联惯导/CCD星敏感器(strap-intertial navigation system/CCD star sensor,SINS/CCD)姿态估计系统扩展卡尔曼滤波(extended Kalman filter,EKF)算法精度下降的问题,提出了基于四元数的状态切换无迹卡尔曼滤波算法.通过状态实时切换降低了全维无迹卡尔曼滤波(unscented Kalman filter,UKF)的维数,减小了计算复杂度,提高了系统的实时性.文中采用基于特征向量求解的代价函数法计算四元数均值避免了UKF算法中四元数规范化的限制;利用乘性误差四元数表示姿态更新点与估计点之间的距离,解决了四元数协方差阵奇异性问题.仿真实验结果表明:与EKF相比,该算法在精度上有较大提高;与全维UKF算法和修正罗德里格斯参数UKF算法相比,该算法精度相当但估计时间均有不同程度的减少. 展开更多

关键词 姿态估计 状态切换无迹卡尔曼滤波 四元数 均值四元数 乘性误差四元数

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于状态反馈的卡尔曼滤波组合导航算法 被引量：6

4

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

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于卡尔曼/状态反馈滤波的SINS/DR导航算法研究 被引量：3

5

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

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于四元数误差状态卡尔曼的杆塔监测系统 被引量：7

6

作者 毕文龙 马星河 +1 位作者 周涛 李长江 《压电与声光》 CAS 北大核心 2021年第5期720-725,共6页

为了减少因杆塔倾斜造成的电力事故,该文设计了用于野外杆塔的姿态监测系统。系统主要采用误差状态卡尔曼(ESKF)算法对原始信号进行滤波处理,再通过欧拉角和四元数变换的方法进行姿态解算。通过在每次迭代中产生新的对应特征来递归地校... 为了减少因杆塔倾斜造成的电力事故,该文设计了用于野外杆塔的姿态监测系统。系统主要采用误差状态卡尔曼(ESKF)算法对原始信号进行滤波处理,再通过欧拉角和四元数变换的方法进行姿态解算。通过在每次迭代中产生新的对应特征来递归地校正估计的状态,并保持系统在计算上满足四元数的约束,实现陀螺仪和加速度计的随机误差补偿滤波。处理后的数据经过无线传输模块传至后台服务器,最终实现远程监控。通过实验室验证与实地测试一段时间后,结果表明,系统功能稳定,精度高,满足了杆塔的倾斜检测。 展开更多

关键词 输电杆塔 惯性测量单元 四元数 误差状态卡尔曼(eskf)滤波 在线监测

在线阅读 下载PDF 职称材料

脉冲星方位误差估计的两步卡尔曼滤波算法 被引量：2

7

作者 肖永强 王宏力 +2 位作者 冯磊 由四海 许强 《北京航空航天大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第7期1446-1452,共7页

为了克服钟差和卫星位置误差对脉冲星方位误差估计的影响,设计了两步卡尔曼滤波(TSKF)算法。首先,介绍了脉冲星方位误差估计的传统模型,并通过分析和仿真验证了钟差、卫星位置误差以及2种误差同时存在时会使脉冲星方位误差估计结果产生... 为了克服钟差和卫星位置误差对脉冲星方位误差估计的影响,设计了两步卡尔曼滤波(TSKF)算法。首先,介绍了脉冲星方位误差估计的传统模型,并通过分析和仿真验证了钟差、卫星位置误差以及2种误差同时存在时会使脉冲星方位误差估计结果产生较大偏差。其次,在传统的估计模型中加入了钟差和卫星位置误差,并将钟差和钟差变化率增广为新的状态量,从而推导出包含2种误差的新模型,并证明了该模型的完全可观测性;根据该模型并按照两步卡尔曼滤波原理,得到了TSKF算法的步骤。最后,通过仿真表明:在钟差和卫星位置误差同时影响下,传统脉冲星方位误差估计算法偏差较大且发散;TSKF算法则能够有效隔离2种误差的影响,使赤经和赤纬误差估计达到0.2 mas之内的精度。 展开更多

关键词 方位误差 时钟钟差 卫星位置误差 增广状态 两步卡尔曼滤波(TSKF)

在线阅读 下载PDF 职称材料

卡尔曼滤波在管道地理坐标定位系统中的应用 被引量：8

8

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

在线阅读 下载PDF 职称材料

视景仿真环境下基于卡尔曼滤波的运动目标航迹预测方法 被引量：6

9

作者 张萍萍 孙永侃 李雪飞 《兵工自动化》 2013年第5期40-42,45,共4页

在视景仿真环境下,需要对运动目标的航迹进行预测。为满足运动目标状态的高更新频率的需求,采用卡尔曼滤波对目标航迹进行校正和预测。建立运动目标的线性状态方程和观测方程,给出最小均方误差意义下的最优预测结果,采用建立的卡尔曼滤... 在视景仿真环境下,需要对运动目标的航迹进行预测。为满足运动目标状态的高更新频率的需求,采用卡尔曼滤波对目标航迹进行校正和预测。建立运动目标的线性状态方程和观测方程,给出最小均方误差意义下的最优预测结果,采用建立的卡尔曼滤波模型,对收到的原始目标运动数据进行航迹预测,预测拟合后的运动轨迹在东向、北向和高度3个方向上均实现了与原始数据的精准拟合。仿真结果表明:该方法能满足视景仿真环境下运动目标的航迹预测的精度需求,为水面舰艇作战指挥提供直观可靠的决策依据。 展开更多

关键词 视景仿真 航迹预测 卡尔曼滤波 状态方程 观测方程 均方误差

在线阅读 下载PDF 职称材料

无味卡尔曼滤波算法分析及其应用仿真研究 被引量：1

10

作者 李恒 王光宇 秦健 《兵工学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第S2期206-214,共9页

无人水下航行器(UUV)进入匹配区时捷联惯导系统(SINS)已积累了一定的误差,采用适当的信息融合策略对误差进行估计和补偿,可提高后续航行精度。通常认为,当系统噪声与量测噪声为加性时,是否将噪声扩展为状态量并不影响无味卡尔曼滤波(UKF... 无人水下航行器(UUV)进入匹配区时捷联惯导系统(SINS)已积累了一定的误差,采用适当的信息融合策略对误差进行估计和补偿,可提高后续航行精度。通常认为,当系统噪声与量测噪声为加性时,是否将噪声扩展为状态量并不影响无味卡尔曼滤波(UKF)算法性能。针对这种观点,利用变尺度对称集无味变换,在复杂加性噪声模型下,推导并证明了两者的差异,说明了上述观点的不全面性。通过建立水下地形匹配辅助导航系统非线性误差模型,基于扩展状态UKF算法设计了误差估计滤波器,仿真研究其估计效果,并与非扩展状态UKF算法进行对比研究。结果表明,状态扩展有利于提高UKF算法性能,从而证明了理论分析的正确性。 展开更多

关键词 控制科学与技术 捷联惯导系统 水下地形匹配 误差估计 无味卡尔曼滤波 状态扩展

在线阅读 下载PDF 职称材料

一种高效抗差卡尔曼滤波的导航应用 被引量：5

11

作者 彭月 《导航定位学报》 2016年第4期104-107,共4页

针对目标导航定位中传统卡尔曼滤波结果易受运动模型误差影响的问题,提出一种高效抗差卡尔曼滤波方法:以卡尔曼滤波中目标位置参数的预测状态不符值的标准化残差作为抗差判断量,对当前运动模型的准确程度进行自适应判断;进而确定是否利... 针对目标导航定位中传统卡尔曼滤波结果易受运动模型误差影响的问题,提出一种高效抗差卡尔曼滤波方法:以卡尔曼滤波中目标位置参数的预测状态不符值的标准化残差作为抗差判断量,对当前运动模型的准确程度进行自适应判断;进而确定是否利用运动模型的预测信息进行滤波。实验结果表明:在复杂的运动环境中,该方法能够有效抵抗运动模型误差。 展开更多

关键词 抗差卡尔曼滤波 运动模型误差 预测状态不符值 标准化残差

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于自适应中心误差熵的相对导航滤波算法 被引量：1

12

作者 张爽 曹璐 +1 位作者 杨宝健 季明江 《中国空间科学技术》 CSCD 北大核心 2024年第1期114-123,共10页

基于中心误差熵准则的卡尔曼滤波算法在非高斯噪声下具有强鲁棒性,但仍面临权值系数如何选择的难题。针对上述问题,提出一种变权值系数的自适应中心误差熵卡尔曼滤波算法。该算法将误差矢量引入权值系数更新函数,增强了代价函数对误差... 基于中心误差熵准则的卡尔曼滤波算法在非高斯噪声下具有强鲁棒性,但仍面临权值系数如何选择的难题。针对上述问题,提出一种变权值系数的自适应中心误差熵卡尔曼滤波算法。该算法将误差矢量引入权值系数更新函数,增强了代价函数对误差的敏感性,提高了算法的滤波精度。将其应用于编队卫星相对导航,仿真结果表明,相比于卡尔曼滤波算法和中心误差熵卡尔曼滤波算法,所提算法在处理线性非高斯系统的状态估计问题时表现出了良好的滤波性能,具有更高的滤波精度和对非高斯噪声更强的抑制能力。 展开更多

关键词 卡尔曼滤波 自适应中心误差熵 非高斯噪声 相对导航 状态估计

在线阅读 下载PDF 职称材料

一种基于卡尔曼滤波器的模板更新方法

13

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

在线阅读 下载PDF 职称材料

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

14

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

在线阅读 下载PDF 职称材料

捷联惯导系统误差状态可观性分析 被引量：12

15

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

在线阅读 下载PDF 职称材料

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

16

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

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于系统误差和状态联合估计的目标跟踪算法 被引量：1

17

作者 胡玉梅 胡振涛 +2 位作者 郑珊珊 李贤 郭振 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2015年第11期310-313,F0003,共5页

针对线性系统中系统误差对状态估计精度造成的不利影响,在卡尔曼滤波算法框架下提出一种基于系统误差和状态联合估计的目标跟踪算法。在算法实现过程中,首先定量分析了系统误差对目标状态估计及其估计误差协方差矩阵的影响,进而结合状... 针对线性系统中系统误差对状态估计精度造成的不利影响,在卡尔曼滤波算法框架下提出一种基于系统误差和状态联合估计的目标跟踪算法。在算法实现过程中,首先定量分析了系统误差对目标状态估计及其估计误差协方差矩阵的影响,进而结合状态扩维技术构建系统误差配准的实现过程,最终依据标准卡尔曼滤波迭代流程设计了算法实现步骤。仿真实验结果表明:在系统误差恒定和时变两种情况下,新算法在系统误差配准和状态估计上具有可行性和有效性。 展开更多

关键词 状态估计 系统误差配准 目标跟踪 卡尔曼滤波

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于改进ESKF的植保无人机时延位姿补偿算法 被引量：5

18

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

在线阅读 下载PDF 职称材料

GNSS/MEMS IMU车载组合导航中IMU比例因子误差的影响分析 被引量：3

19

作者 张提升 王冠 +3 位作者 陈起金 唐海亮 王立强 牛小骥 《大地测量与地球动力学》 CSCD 北大核心 2024年第2期134-137,共4页

从系统状态模型出发,分析比例因子误差对组合导航精度和计算量的影响,同时基于车载运动的特点分析比例因子误差的观测性,提出一种仅保留航向陀螺仪和水平加速度计比例因子误差的降维状态模型。实验结果表明,当比例因子误差大于6×10... 从系统状态模型出发,分析比例因子误差对组合导航精度和计算量的影响,同时基于车载运动的特点分析比例因子误差的观测性,提出一种仅保留航向陀螺仪和水平加速度计比例因子误差的降维状态模型。实验结果表明,当比例因子误差大于6×10^(-3)时,增广比例因子误差有助于提高导航精度,但计算量增加约170%;降维模型能够达到高维模型的导航精度,与不增广比例因子误差相比,计算量仅增加约70%。 展开更多

关键词 车载组合导航 MEMS IMU 比例因子误差 状态模型 卡尔曼滤波

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于变结构ESKF的航姿参考系统噪声处理方法 被引量：3

20

作者 赵广营 黄卫华 +1 位作者 章政 梅宇恒 《电子测量与仪器学报》 CSCD 北大核心 2024年第3期112-121,共10页

针对航姿参考系统(AHRS)易受到环境与传感器自身噪声干扰,导致姿态估计精度下降的问题,提出了一种基于变结构误差状态卡尔曼滤波(VS-ESKF)的噪声数据处理方法。首先,通过分析AHRS传感器观测数据与新息序列统计特征,设计了基于加速度范... 针对航姿参考系统(AHRS)易受到环境与传感器自身噪声干扰,导致姿态估计精度下降的问题,提出了一种基于变结构误差状态卡尔曼滤波(VS-ESKF)的噪声数据处理方法。首先,通过分析AHRS传感器观测数据与新息序列统计特征,设计了基于加速度范数与遗忘序贯概率比检验(F-SPRT)的方法,分别检测加速度计与陀螺仪的噪声数据。其次,基于噪声检测结果,将平滑变结构滤波(SVSF)策略引入到误差状态卡尔曼滤波(ESKF),以提高ESKF对噪声模型不确定性的处理能力。然后,结合磁场强度与磁倾角参数特征,利用马氏距离法评估磁干扰并实时调整磁力计补偿权重,获取准确的AHRS修正数据。最后,基于自主搭建独轮机器人平台进行实验验证,结果表明所设计的VS-ESKF算法可以及时、准确地检测AHRS噪声数据,并有效地抑制噪声干扰,相比于ESKF算法,对横滚角、俯仰角和偏航角的估计精度分别提升了31.05%、32.32%和40.07%,提高了姿态估计的准确性和稳定性。 展开更多

关键词 航姿参考系统 噪声检测 误差状态卡尔曼滤波 平滑变结构滤波

在线阅读 下载PDF 职称材料