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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基于多传感器紧耦合的车辆状态并行估计方法及建图系统

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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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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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考虑下肢运动学约束的LKPDR/INS行人导航算法

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作者 徐向波 高森宇 +2 位作者 朱亚辉 施方艳 张亚楠 《中国惯性技术学报》 北大核心 2025年第3期267-272,共6页

针对行人航位推算(PDR)中步长估计模型的准确度受统计结果影响的问题,提出了一种考虑下肢运动学约束的PDR算法(LKPDR)。根据下肢运动学特点,将两个惯性测量单元(IMU)分别固定在行人同侧的大腿和小腿上。通过分析两个传感器相对位置的约... 针对行人航位推算(PDR)中步长估计模型的准确度受统计结果影响的问题,提出了一种考虑下肢运动学约束的PDR算法(LKPDR)。根据下肢运动学特点,将两个惯性测量单元(IMU)分别固定在行人同侧的大腿和小腿上。通过分析两个传感器相对位置的约束关系,基于角速度及运动学方程进行运动学建模。基于LKPDR和惯性导航系统(INS)设计误差状态卡尔曼滤波器,并在状态向量中引入校正因子,用于补偿导航误差。经过不同场景的行人导航实验验证,所提算法的平均定位相对误差为0.98%~1.74%,较线性步长PDR、非线性步长PDR、零速校正和LKPDR算法提高了11.63%~55.35%,具有更高的精度和环境鲁棒性,且无需增设其他传感器。 展开更多

关键词 行人航位推算 行人惯性导航 下肢运动学 误差状态卡尔曼滤波

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基于稀疏直接法的水下单目视觉惯性里程计

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作者 王益美 黄琰 冯浩 《测绘通报》 北大核心 2025年第1期94-100,共7页

针对水下视觉导航在弱纹理环境下定位精度低及稳健性较差的问题,本文提出了一种基于稀疏直接法的水下单目视觉惯性里程计。该方法基于像素灰度不变的假设,通过优化光度误差估计相机位姿,避免了特征点提取和匹配的复杂过程,从而提高了导... 针对水下视觉导航在弱纹理环境下定位精度低及稳健性较差的问题,本文提出了一种基于稀疏直接法的水下单目视觉惯性里程计。该方法基于像素灰度不变的假设,通过优化光度误差估计相机位姿,避免了特征点提取和匹配的复杂过程,从而提高了导航的实时性和稳健性;同时,结合惯性测量单元(IMU)的数据,利用误差状态卡尔曼滤波(ESKF)进行数据融合进一步减小误差,以提高自主水下机器人(AUV)在水下复杂环境导航的稳定性和精度。试验结果表明,误差达厘米级且与单纯的视觉算法相比,有所减小,证明了该系统能够有效融合视觉和惯性信息,在水下导航领域具有较高的精度和稳健性。 展开更多

关键词 稀疏直接法 自主水下机器人 惯性测量单元 视觉惯性里程计 误差状态卡尔曼滤波

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基于切向量拟合的连续体机械臂多IMU形态估计

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作者 许立松 马国梁 +2 位作者 邹文成 郭健 于睿 《仪器仪表学报》 北大核心 2025年第1期363-370,共8页

中心杆构型的连续体机械臂,主干是一根连续介质杆,缺少传统机械臂的关节结构,因此形态反馈一直是难以解决的问题。目前,基于多IMU的形态测量方法大多依赖分段常曲率假设,但这种假设在机械臂受到外部负载作用时无法满足,从而影响形态估... 中心杆构型的连续体机械臂,主干是一根连续介质杆,缺少传统机械臂的关节结构,因此形态反馈一直是难以解决的问题。目前,基于多IMU的形态测量方法大多依赖分段常曲率假设,但这种假设在机械臂受到外部负载作用时无法满足,从而影响形态估计的准确性。为了解决这一问题,提出了一种基于切向量拟合的连续体机械臂多IMU形态估计算法。该算法基于Cosserat杆理论对连续体机械臂进行数学建模,能够更准确地描述其变形行为。通过误差状态卡尔曼滤波对多个测量位置的形态进行估计,并求解出每个位置的切向量。接下来,采用B样条方法对各个位置离散的切向量进行拟合,获取以弧长为自变量的切向量函数。最后,通过对连续变化的切向量函数进行积分,完成形态估计。实验表明,该算法在动态轨迹和静态负载下均能实现高精度的形态估计,尤其在负载引起的形态变化较为显著时,算法表现出较强的鲁棒性和稳定性。与传统的基于分段常曲率假设的方法相比,所提算法在末端位置的定位精度和形态重构的准确性方面都有显著提升。在负载较大的情况下,形态估计误差相比现有方法降低了50%以上,证明了其在复杂应用场景中的优越性。 展开更多

关键词 连续体机械臂 形态估计 分布式多IMU B样条曲线 误差状态卡尔曼滤波

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基于激光雷达与惯导融合的掘进机定位方法

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作者 刘京 魏志强 +1 位作者 蔡春蒙 刘洋 《工矿自动化》 北大核心 2025年第3期78-85,95,共9页

煤矿掘进机精准定位是智能掘进的基础,但井下低光照、高粉尘等恶劣作业环境导致单一定位方法精度低、稳定性差。为提高掘进机在恶劣环境中的定位精度,提出了一种基于误差状态卡尔曼滤波(ESKF)的激光雷达与惯导融合的掘进机定位方法。首... 煤矿掘进机精准定位是智能掘进的基础,但井下低光照、高粉尘等恶劣作业环境导致单一定位方法精度低、稳定性差。为提高掘进机在恶劣环境中的定位精度,提出了一种基于误差状态卡尔曼滤波(ESKF)的激光雷达与惯导融合的掘进机定位方法。首先,以悬挂在巷道顶部的球靶中心为巷道坐标系原点,设计基于密度的噪声鲁棒空间聚类(DBSCAN)算法和基于形状特征的球靶点云提取算法,解决传统依靠反射强度区分球靶的方法在粉尘堆积时易失效的问题,结合坐标变换方法构建雷达位置测量系统以获得融合定位基准。其次,利用惯导积分得到掘进机的位置和姿态信息。然后,基于一阶高斯马尔可夫过程进行误差状态建模,采用误差状态卡尔曼滤波算法融合雷达和惯导的输出,得到掘进机在巷道中的融合定位结果,并将融合定位结果反馈给惯导,以校正其累计误差,从而获得精准的定位结果。定位试验结果表明:在掘进机静止状态下,不同位置和姿态角下雷达定位系统的位置误差小于10 cm,惯导定位系统的位置误差小于70 cm;在掘进机运动状态下,融合系统的位置误差为5.8 cm,相比雷达系统的位置误差降低了12.1%。基于激光雷达与惯导融合的掘进机定位方法可以在复杂掘进工况中满足煤矿掘进机自动截割时的定位需求。 展开更多

关键词 掘进机定位 激光雷达 惯导 误差状态卡尔曼滤波 基于密度的噪声鲁棒空间聚类算法 球靶

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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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基于变结构ESKF的航姿参考系统噪声处理方法 被引量：3

9

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

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基于NCS-ESKF算法的飞机姿态估计

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作者 何磊 宣晓刚 +2 位作者 罗小虎 贾斌 杨毅彪 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第10期295-304,共10页

传统误差状态卡尔曼滤波算法在无航向参考情况下进行飞机姿态估计时,由于其线性化不精确会导致误差较大。针对以上问题,提出了基于导航坐标系的误差状态卡尔曼滤波算法(NCS-ESKF),并设计了飞机姿态估计系统,开展了室内静态转台实验和通... 传统误差状态卡尔曼滤波算法在无航向参考情况下进行飞机姿态估计时,由于其线性化不精确会导致误差较大。针对以上问题,提出了基于导航坐标系的误差状态卡尔曼滤波算法(NCS-ESKF),并设计了飞机姿态估计系统,开展了室内静态转台实验和通航飞机DA40机载飞行实验。实验结果表明,与3种传统算法相比,所提出的NCS-ESKF算法误差更小,其横滚角和俯仰角的平均绝对误差(MAE)仅为0.809°和0.934°;在机载飞行实验的滑跑阶段和飞行阶段,利用分段阈值法设定不同水平机动加速度阈值,其横滚角和俯仰角的MAE分别为0.954°和0.867°,有效提高了飞机姿态估计的准确性。NCS-ESKF算法能够有效减小估计误差,具有更高的飞机姿态估计性能,有助于提高通航飞机飞行控制的稳定性。 展开更多

关键词 姿态估计 误差状态卡尔曼滤波 导航坐标系 飞行实验 机动加速度阈值

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基于UWB和IMU的煤矿机器人紧组合定位方法研究 被引量：11

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作者 郁露 唐超礼 +3 位作者 黄友锐 韩涛 徐善永 付家豪 《工矿自动化》 北大核心 2022年第12期79-85,共7页

针对煤矿井下环境复杂,现有煤矿机器人定位方法受非视距误差等因素影响导致定位精度低、实时性不高等问题,提出了一种基于UWB(超宽带)和IMU(惯性测量单元)的煤矿机器人紧组合定位方法。首先利用UWB模块测量煤矿机器人与UWB基站之间的距... 针对煤矿井下环境复杂,现有煤矿机器人定位方法受非视距误差等因素影响导致定位精度低、实时性不高等问题,提出了一种基于UWB(超宽带)和IMU(惯性测量单元)的煤矿机器人紧组合定位方法。首先利用UWB模块测量煤矿机器人与UWB基站之间的距离,使用煤矿机器人与UWB基站之间的距离真实值和实测值训练最小二乘支持向量机(LSSVM)模型,得到LSSVM修正模型;然后将煤矿机器人定位过程中UWB模块测得的实测值作为LSSVM修正模型的输入,通过LSSVM修正模型对UWB实测值进行修正,减小非视距误差对定位精度的影响,得到较为准确的距离信息;最后将经过LSSVM修正模型修正后的测距信息作为误差状态卡尔曼滤波(ESKF)的量测输入,与惯性导航解算出的位置信息构成量测方程,使用ESKF对UWB测距修正值与惯性导航解算的距离信息紧组合,完成状态更新,得到更为精确的位置信息,实现煤矿机器人的精确定位。UWB基站不同布置方案下的模拟实验结果表明:使用LSSVM修正模型可使UWB测距信息更为准确,进而提高定位精度。静态定位实验时,当4个UWB基站等高对称布置时,定位的均方根误差由0.1464 m减小到0.1398 m;当4个UWB基站不等高对称布置时,均方根误差由0.3008 m减小到0.2006 m;当4个基站无规律布置时,均方根误差由0.3175 m减小到0.3142 m。因此,在实际场景中,应尽可能使UWB基站等高对称布置。动态定位实验时,通过LSSVM修正模型对UWB测距信息进行修正后的融合定位轨迹相较于修正前的融合定位轨迹更接近煤矿机器人的真实轨迹,验证了该紧组合定位方法能够减小非视距误差,提高定位精度。 展开更多

关键词 煤矿机器人 紧组合定位 超宽带 惯性测量单元 非视距误差 UWB测距 最小二乘支持向量机 误差状态卡尔曼滤波

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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

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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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基于多源定位的机器人导航地图融合研究 被引量：2

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作者 齐政光 艾长胜 +3 位作者 耿敦洋 冯志全 郑加海 王相勇 《传感器与微系统》 CSCD 北大核心 2023年第9期47-51,共5页

针对激光雷达(LiDAR)的传统建图方式在精度和地图完整性上存在不足的问题,提出一种以多源定位数据实现创建融合栅格地图的方法。利用误差状态卡尔曼滤波(ESKF)算法将惯性测量单元(IMU)与轮式编码器(WE)的融合数据中添加视觉里程计(VO)... 针对激光雷达(LiDAR)的传统建图方式在精度和地图完整性上存在不足的问题,提出一种以多源定位数据实现创建融合栅格地图的方法。利用误差状态卡尔曼滤波(ESKF)算法将惯性测量单元(IMU)与轮式编码器(WE)的融合数据中添加视觉里程计(VO)的位姿信息进行校正,并作为里程计输出。根据贝叶斯估计,将深度相机与激光雷达各自生成的局部栅格地图逐帧进行融合,生成全局地图。研究结果表明:融合地图与实际环境中的对应参考点在x与y方向的RMSE比传统方法分别下降了58.88%,56.19%,有效提高了地图的精度和丰富性。 展开更多

关键词 激光雷达 视觉里程计 误差状态卡尔曼滤波 贝叶斯估计 即时定位与地图构建

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视觉与单路侧单元辅助的车辆定位方法 被引量：7

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作者 盛树轩 荆崇波 蒋朝阳 《汽车工程》 EI CSCD 北大核心 2022年第7期1009-1017,1026,共10页

为准确获取在城市峡谷等GNSS定位受限环境下的车辆位置,提出了一种视觉与单路侧单元(RSU)辅助的车辆定位方法。利用相机观测车辆到车道线的横向距离,利用单RSU与车辆进行测距与通信,通过误差状态卡尔曼滤波算法对GNSS、IMU、RSU和相机... 为准确获取在城市峡谷等GNSS定位受限环境下的车辆位置,提出了一种视觉与单路侧单元(RSU)辅助的车辆定位方法。利用相机观测车辆到车道线的横向距离,利用单RSU与车辆进行测距与通信,通过误差状态卡尔曼滤波算法对GNSS、IMU、RSU和相机观测信息进行融合,实现对车辆位姿的准确估计。针对上述方法进行了实车测试,分析了单RSU测距信息和横向距离观测对定位结果的影响。结果表明:单RSU测距信息可有效降低纵向定位误差,但对横向定位误差的修正作用随着远离RSU逐渐降低,横向距离观测可有效弥补这一不足。二者优势互补,水平定位均方根误差小于10 cm,验证了所提出方法的有效性。 展开更多

关键词 车辆定位 视觉测距 路侧单元 误差状态卡尔曼滤波

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激光雷达惯导耦合的里程计与建图方法 被引量：8

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作者 庞帆 危双丰 +1 位作者 师现杰 陈凯 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2021年第7期2188-2193,2199,共7页

针对现有的激光里程计方法在室外动态道路场景中存在里程计精度较低、鲁棒性不足的问题,提出一种3D激光雷达和MEMS惯导耦合的里程计与建图方案。在不同的线程上依次执行数据预处理、顾及动态障碍物的特征提取、激光里程计和激光建图模... 针对现有的激光里程计方法在室外动态道路场景中存在里程计精度较低、鲁棒性不足的问题,提出一种3D激光雷达和MEMS惯导耦合的里程计与建图方案。在不同的线程上依次执行数据预处理、顾及动态障碍物的特征提取、激光里程计和激光建图模块。利用KITTI数据和实测数据,对改进方案与目前流行的LOAM、Lego-LOAM方案进行定性和定量的激光里程计精度评定。测试结果表明,改进方案在满足系统实时性的要求下,激光里程计精度优于LOAM方案,与Lego-LOAM方案性能相当。 展开更多

关键词 激光里程计 动态障碍物 特征提取 误差状态卡尔曼滤波

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基于时间序列匹配的过山车定位法

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作者 孙艺峰 王华杰 吕梦南 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第2期257-265,共9页

针对过山车难以精准定位的问题,本文提出了一种基于时间序列匹配的过山车定位方法。该方法首先使用动态时间规整(DTW)对惯性测量单元(IMU)的实测与仿真数据进行序列匹配,得到位置估计结果。之后将估计结果作为观测量,在误差状态卡尔曼... 针对过山车难以精准定位的问题,本文提出了一种基于时间序列匹配的过山车定位方法。该方法首先使用动态时间规整(DTW)对惯性测量单元(IMU)的实测与仿真数据进行序列匹配,得到位置估计结果。之后将估计结果作为观测量,在误差状态卡尔曼滤波器(ESKF)中修正IMU预测结果,得到精准的定位结果。为了提高估计结果的准确度,本文提出了分段重组动态时间规整(SRDTW)算法,解决了DTW的匹配失真问题。使用本文方法对过山车进行了定位实验,结果表明,使用Z向加速度和俯仰角进行序列匹配可得到较为准确的估计结果;ESKF滤波后的平均定位误差可达0.24 m,较估计结果的定位误差减小45.6%。 展开更多

关键词 动态时间规整 时间序列 惯性测量单元 误差状态卡尔曼滤波 过山车定位

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