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复杂环境下多传感器系统分布式安全融合估计 被引量：1
1
作者 仇海涛 李宇轩 朱翠 《中国惯性技术学报》 北大核心 2025年第3期301-308,共8页
针对带有欺骗攻击和信道资源受限等复杂环境下的线性时不变多传感器系统,提出了一种具有事件触发的分布式安全融合估计算法。根据测量值所含信息量和攻击检测需求设计事件触发机制,确定是否更新局部估计并传输至融合中心;同时设计自适... 针对带有欺骗攻击和信道资源受限等复杂环境下的线性时不变多传感器系统,提出了一种具有事件触发的分布式安全融合估计算法。根据测量值所含信息量和攻击检测需求设计事件触发机制,确定是否更新局部估计并传输至融合中心;同时设计自适应阈值,其可以随系统预设的虚警率和事件触发率自适应地变化。在此基础上,提出了一种分布式安全融合估计算法,并证明了全局估计误差的有界性。为了验证所提算法的有效性,进行了仿真实验。实验结果表明,相比于不考虑事件触发机制的融合估计算法和基于标准卡方检测的融合估计算法,所提算法水平位置和垂直位置的平均估计精度分别提高了50%、63%、45%和34%、46%、28%。 展开更多
关键词 多传感器系统 欺骗攻击 事件触发 融合估计
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基于自适应指数权重函数的分布式安全状态估计
2
作者 仇海涛 李宇轩 朱翠 《中国惯性技术学报》 北大核心 2025年第5期472-478,486,共8页
针对欺骗攻击下线性时不变多传感器系统状态估计精度下降的问题,提出了一种基于自适应指数权重函数的分布式安全状态估计算法。首先,基于χ^(2)检测器和累积威布尔函数设计了一种改进的攻击检测器,其检测阈值可以随系统预先设置好的虚... 针对欺骗攻击下线性时不变多传感器系统状态估计精度下降的问题,提出了一种基于自适应指数权重函数的分布式安全状态估计算法。首先,基于χ^(2)检测器和累积威布尔函数设计了一种改进的攻击检测器,其检测阈值可以随系统预先设置好的虚警率自适应变化;基于检测器输出和自适应阈值设计附加权重。在此基础上,提出了一种分布式安全状态估计算法,并证明了全局估计误差的有界性。该算法能有效降低攻击对全局状态估计的影响,在满足系统特定虚警率要求的前提下,提高估计精度。仿真结果表明,与不含攻击检测器的融合算法和基于χ^(2)检测的融合算法相比,所提算法位移的平均估计精度分别提高72%和13%,速度的平均估计精度分别提高60%和16%,加速度的平均估计精度分别提高69%和15%。 展开更多
关键词 多传感器系统 欺骗攻击 自适应阈值 融合估计
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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
3
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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基于知识蒸馏的水下轻量化深度估计算法研究
4
作者 曹航 王楠 +1 位作者 褚舒悦 潘有鹏 《中国海洋大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第S1期90-105,共16页
本研究通过提出一种利用多传感器融合的快速方法来解决低成本水下机器人的单目深度估计问题。本文引入了一种名为UWDisNet的新的深度视觉学习管道;设计了一种方法对原始RGB图像进行增强的方法;采用知识蒸馏方法从相对深度估计器中学习... 本研究通过提出一种利用多传感器融合的快速方法来解决低成本水下机器人的单目深度估计问题。本文引入了一种名为UWDisNet的新的深度视觉学习管道;设计了一种方法对原始RGB图像进行增强的方法;采用知识蒸馏方法从相对深度估计器中学习关键信息;引入了一个名为Hamming loss的损失函数来指导UWDisNet在超过5000个RGB-D训练样本上进行学习;结合相对深度估计器和激光测距仪的测量值进行优化的深度估计和缩放。UWDisNet采用计算轻量级的ResNet152主干网络和基于Transformer的优化器,以确保高速推理。实验证明了本研究能够以较低的计算成本获得优异的深度估计性能。具体来说,与教师模型相比,UWDisNet的网络参数少了70%~80%,但在深度估计性能上表现出相似甚至更好的性能。本文设计的全模型能够在单个GPU上以每秒超过37.41帧的速度进行推理。此外,本文还引入了一个小型的水下深度数据集Cube来验证和评估本文的方法。实验证明,本文设计的方法在保持轻量化特征的同时,具有较强的泛化性能。 展开更多
关键词 单目深度估计 多传感器融合 知识蒸馏 轻量化特征
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无人机多传感器数据融合研究综述 被引量：1
5
作者 李庚松 刘艺 +4 位作者 郑奇斌 杨国利 刘坤 王强 刁兴春 《软件学报》 北大核心 2025年第4期1881-1905,共25页
随着相关技术的快速发展,无人机所搭载的传感器愈发精确和多样,赋予了无人机强大的感知能力,也使得多传感器数据的处理分析成为无人机应用的一大挑战.数据融合是解决这一问题的关键技术,其通过检测、关联、组合、估计的流程实现多传感... 随着相关技术的快速发展,无人机所搭载的传感器愈发精确和多样,赋予了无人机强大的感知能力,也使得多传感器数据的处理分析成为无人机应用的一大挑战.数据融合是解决这一问题的关键技术,其通过检测、关联、组合、估计的流程实现多传感器数据的融合利用,获取准确的无人机状态和目标信息为决策提供支撑.对无人机的多传感器数据融合研究展开综述:介绍无人机系统组成;回顾并分类无人机多传感器数据融合方法,在此基础上分析比较各类方法的特点;归纳概述无人机多传感器数据融合在不同领域中的应用现状;最后展望无人机多传感器数据融合的未来发展方向. 展开更多
关键词 无人机 多传感器 数据融合 动态系统状态估计 特征提取
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一种基于多状态颜色一致性约束的激光-惯性-视觉里程计
6
作者 刘春明 于光远 +3 位作者 李琮 施鹏程 孙世颖 徐勇军 《电讯技术》 北大核心 2025年第1期119-126,共8页
基于视觉、激光等单一传感器的定位方法难以适应多样化的环境,围绕激光雷达、惯性测量单元和相机3种模态的传感器信息源,针对激光雷达(Light Detection and Ranging,LiDAR)与视觉测量没有充分关联的问题,提出了一种基于多状态颜色一致... 基于视觉、激光等单一传感器的定位方法难以适应多样化的环境,围绕激光雷达、惯性测量单元和相机3种模态的传感器信息源,针对激光雷达(Light Detection and Ranging,LiDAR)与视觉测量没有充分关联的问题,提出了一种基于多状态颜色一致性约束的激光雷达-惯性-视觉里程计方法,以提高系统的鲁棒性和定位精度。该方法紧耦合了激光雷达-惯性里程计(LiDAR-Inertial Odometry,LIO)和视觉-惯性里程计(Visual-Inertial Odometry,VIO)两个子系统,并定义了带有颜色信息的全局地图表示形式。LIO子系统中点云经过运动补偿后,直接用于构建点到面的残差。VIO子系统利用全局地图中点的深度信息,根据滑动窗口中多个相机状态观测到同一地图点颜色的一致性,构建光度误差约束,并通过不变扩展卡尔曼滤波(Extended Kalman Filter,EKF)状态估计器进行系统状态更新。在南洋理工大学发布的公共数据集上进行了实验,所提方法在该数据集不同序列上的绝对轨迹误差平均值为0.402 m。 展开更多
关键词 多传感器融合定位 状态估计 视觉-惯性里程计 激光-惯性里程计
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激光通信网络多优先级业务负载均衡动态路由优化
7
作者 姚远耀 范少帅 游颖 《激光杂志》 北大核心 2025年第2期198-203,共6页
激光通信网络业务传输时,通常会因为多优先级业务出现通信负载失衡,因此,针对该项问题,提出激光通信网络多优先级业务负载均衡动态路由优化。该方法首先需要根据激光通信网络制定业务的优先级排队策略,对网络内传输的业务进行层级划分,... 激光通信网络业务传输时,通常会因为多优先级业务出现通信负载失衡,因此,针对该项问题,提出激光通信网络多优先级业务负载均衡动态路由优化。该方法首先需要根据激光通信网络制定业务的优先级排队策略,对网络内传输的业务进行层级划分,确保关键任务优先处理。再利用图形卷积网络构建链路带宽占用预测模型,其预测成果将与创新的三角模态算子融合,生成一个综合的路径评估指标——路径选择度。这一指标作为核心依据,指导通信网络在业务传输时选取最优路径,实现了高效且短路径的通信路由策略,从而优化网络性能;最后在激光通信网络完成路由选择后,使用带宽分配方法依据业务优先级次序,完成网络带宽分配,实现网络负载均衡,从而实现通信网络动态路由优化。实验结果表明,使用该方法开展通信网络负载均衡动态路由优化时,效果好、性能高。 展开更多
关键词 激光通信网络 多优先级业务 负载均衡 动态路由优化 三角模算子
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基于点线特征融合的延迟边缘化视觉惯性SLAM方法 被引量：2
8
作者 齐咏生 宋继鹏 +2 位作者 刘利强 苏建强 张丽杰 《农业机械学报》 CSCD 北大核心 2024年第12期373-382,共10页
针对单一传感器SLAM技术在复杂环境中存在精度低、感知退化、可靠性差,导致无法准确估计摄像机轨迹的问题,提出一种基于点线特征融合的延迟边缘化视觉惯性SLAM算法(DM-VI-SLAM)。首先,采用因子图优化模型,提出以IMU为主系统,视觉为辅系... 针对单一传感器SLAM技术在复杂环境中存在精度低、感知退化、可靠性差,导致无法准确估计摄像机轨迹的问题,提出一种基于点线特征融合的延迟边缘化视觉惯性SLAM算法(DM-VI-SLAM)。首先,采用因子图优化模型,提出以IMU为主系统,视觉为辅系统,通过引入辅系统观测因子约束IMU主系统偏差,并接收IMU里程计因子实现运动预测与融合的全新结构。其次,在前端加入点线特征,设计一种基于线段中点的特征匹配方法,在后端加入滑窗机制实现历史状态信息回溯,并构建非线性联合优化问题,提升匹配精度。最后,为加速求解,引入一种延迟边缘化策略,允许重新推进延迟因子图,进而产生新的和一致性的线性化点更新边缘化。通过与典型SLAM算法进行比较,并在EuRoC公共数据集上和真实场景中验证算法有效性,实验结果表明在复杂高速运动场景和低特征纹理场景中本文算法均具有更高的精度和可靠性。 展开更多
关键词 同时定位与建图 惯性测量单元 多传感器融合 非线性优化 位姿估计
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基于肌电−惯性融合的人体运动估计:高斯滤波网络方法 被引量：1
9
作者 杨旭升 李福祥 +1 位作者 胡佛 张文安 《自动化学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第5期991-1000,共10页
本文研究了基于肌电(Electromyography,EMG)−惯性融合的人体运动估计问题,提出了一种序贯渐进高斯滤波网络(Sequential progressive Gaussian filtering network,SPGF-net)估计方法来形成肌电和惯性的互补性优势,以提高人体运动估计精... 本文研究了基于肌电(Electromyography,EMG)−惯性融合的人体运动估计问题,提出了一种序贯渐进高斯滤波网络(Sequential progressive Gaussian filtering network,SPGF-net)估计方法来形成肌电和惯性的互补性优势,以提高人体运动估计精度和稳定性.首先,利用卷积神经网络对观测数据进行特征提取,以及利用长短期记忆(Long short-term memory,LSTM)网络模型来学习噪声统计特性和量测模型.其次,采用序贯融合的方式融合异构传感器量测特征,以建立高斯滤波与深度学习相结合的网络模型来实现人体运动估计.特别地,引入渐进量测更新对网络量测特征的不确定性进行补偿.最后,通过实验结果表明,相比于现有的卡尔曼滤波网络,该融合方法在上肢关节角度估计中的均方根误差(Root mean square error,RMSE)下降了13.8%,相关系数(R^(2))提高了4.36%. 展开更多
关键词 高斯滤波网络 多传感器融合 人体运动估计 非线性卡尔曼滤波
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改进的多传感器信息融合算法及其应用 被引量：4
10
作者 刘玉柱 屈蔷 曹东 《传感器与微系统》 CSCD 北大核心 2024年第7期161-164,共4页
针对量测噪声未知的问题,提出一种改进的多传感器信息融合方法,首先对量测噪声进行实时跟踪与估计,接着基于估计的量测噪声进行最优加权融合,解决常规加权法权值不是最优的问题,最后将融合的结果进行卡尔曼滤波,得到系统的状态估计。将... 针对量测噪声未知的问题,提出一种改进的多传感器信息融合方法,首先对量测噪声进行实时跟踪与估计,接着基于估计的量测噪声进行最优加权融合,解决常规加权法权值不是最优的问题,最后将融合的结果进行卡尔曼滤波,得到系统的状态估计。将改进的多传感器信息融合方法应用某型无人机(UAV)垂向高度信息融合系统中,经仿真验证,表明该方法具有一定的工程实用价值。 展开更多
关键词 卡尔曼滤波 信息融合 多传感器 噪声估计
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双雷达与轮轴传感器融合的列车高精度测速方法 被引量：1
11
作者 李泽鑫 张亚东 +2 位作者 魏维伟 何静 王小敏 《铁道标准设计》 北大核心 2024年第6期221-228,共8页
为在列车运动过程非线性变化、噪声为非高斯的条件下,实现测速传感器的量测误差校准及融合后的速度高精度估计,提出列车测速系统配置双雷达与轮轴传感器,并根据联邦粒子滤波进行融合的测速方法。以CRH3型列车在两车站间从启动到停止的... 为在列车运动过程非线性变化、噪声为非高斯的条件下,实现测速传感器的量测误差校准及融合后的速度高精度估计,提出列车测速系统配置双雷达与轮轴传感器,并根据联邦粒子滤波进行融合的测速方法。以CRH3型列车在两车站间从启动到停止的运行全过程为例,将不同速度估计方法在列车产生空转、打滑、振动以及测速传感器存在动态噪声情况下的测速误差进行分析并验证。仿真结果表明:双雷达与轮轴组合进行校准后粒子滤波相对未校准时在空转和打滑阶段均方根误差可分别降低31.52%、47.35%;对比双雷达分离振动速度校准法和双雷达角度偏差估计校准法,双雷达分离振动速度校准法在列车振动速度占比0~1和雷达安装角误差-1°~1°范围内,相对误差最大可降低39.66%。采用联邦粒子滤波融合后的测速结果较融合前双雷达和轮轴传感器滤波测速的结果MAE分别降低34.71%,14.03%,RMSE分别降低26.51%、10.98%。采用联邦粒子滤波融合的方式较联邦扩展卡尔曼滤波融合测速均方根误差降低26.97%,最大绝对误差可降低16.10%。 展开更多
关键词 多普勒雷达 轮轴传感器 粒子滤波 传感器融合 速度估计 高速列车
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煤矿井下移动机器人多传感器自适应融合SLAM方法 被引量：8
12
作者 马艾强 姚顽强 《工矿自动化》 CSCD 北大核心 2024年第5期107-117,共11页
基于同时定位与建图(SLAM)技术的移动机器人能够快速、准确、自动化地采集空间数据,进行空间智能感知和环境地图构建,是实现煤矿智能化和无人化的关键。针对目前煤矿井下多传感器融合SLAM方法存在机器人前端位姿估计退化失效和后端融合... 基于同时定位与建图(SLAM)技术的移动机器人能够快速、准确、自动化地采集空间数据,进行空间智能感知和环境地图构建,是实现煤矿智能化和无人化的关键。针对目前煤矿井下多传感器融合SLAM方法存在机器人前端位姿估计退化失效和后端融合精度不足的问题,提出了一种煤矿井下移动机器人激光雷达(LiDAR)−视觉−惯性(IMU)自适应融合SLAM方法。对LiDAR点云数据进行聚类分割,提取线面特征,利用IMU预积分状态进行畸变校正,采用基于自适应Gamma校正和对比度受限的自适应直方图均衡化(CLAHE)的图像增强算法处理低照度图像,再提取视觉点线特征。用IMU预积分状态为LiDAR特征匹配与视觉特征跟踪提供位姿初始值。根据LiDAR相邻帧的线面特征匹配得到移动机器人位姿,之后进行视觉点线特征跟踪,分别计算LiDAR、视觉、IMU位姿变化值,通过设定动态阈值来检测前端里程计的稳定性,自适应选取最优位姿。对不同传感器构建残差项,包括点云匹配残差、IMU预积分残差、视觉点线残差、边缘化残差。为了兼顾精度与实时性,基于滑动窗口实现激光点云特征、视觉特征、IMU测量的多源数据联合非线性优化,实现煤矿井下连续可用、精确可靠的SLAM。对图像增强前后效果进行试验验证,结果表明,基于自适应Gamma校正和CLAHE的图像增强算法能显著提升背光区和光照区的亮度和对比度,增加图像中的特征信息,大幅提升特征点提取数量和匹配质量,匹配成功率达90.7%。为验证所提方法的性能,在狭长走廊和煤矿巷道场景下进行试验验证,结果表明,所提方法在狭长走廊场景的定位均方根误差为0.15 m,构建的点云地图一致性较高;在煤矿巷道场景中的定位均方根误差为0.19 m,构建的点云地图可真实地反映煤矿井下环境。 展开更多
关键词 煤矿井下移动机器人 同时定位与建图 激光雷达−视觉−惯性自适应融合 图像增强 位姿估计 多传感器数据融合 滑动窗口紧耦合优化 SLAM
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ADAS系统视觉与毫米波雷达分布式抗差卡尔曼滤波融合算法 被引量：2
13
作者 邓云红 赵治国 +1 位作者 杨一飞 于勤 《汽车工程》 EI CSCD 北大核心 2024年第5期805-815,共11页
自动驾驶车辆常常利用多传感器对周围目标进行检测和跟踪,但受限于传感器多源异构特性和复杂多变的驾驶环境,准确的多目标检测和跟踪仍是实现自动驾驶的一大困难和挑战。本文面向高级驾驶辅助系统(ADAS)的多目标检测与跟踪任务,采用了基... 自动驾驶车辆常常利用多传感器对周围目标进行检测和跟踪,但受限于传感器多源异构特性和复杂多变的驾驶环境,准确的多目标检测和跟踪仍是实现自动驾驶的一大困难和挑战。本文面向高级驾驶辅助系统(ADAS)的多目标检测与跟踪任务,采用了基于1个视觉传感器和5个毫米波雷达(1V5R)的传感器配置方案,且设计了基于分布式抗差卡尔曼滤波器的多传感器信息融合算法以实现对周围目标的准确感知。首先,针对不同传感器数据特征,采用不同的线性卡尔曼滤波器和扩展卡尔曼滤波器进行数据融合,并基于分布式卡尔曼滤波建立了1V5R多传感器信息融合框架。其次,为降低传感器动态误差对于融合精度的影响,在卡尔曼加权观测融合的基础上,引入抗差估计方法,实现了对传感器动态误差的实时估计和修正。最后,通过离线仿真和实车道路试验对所提出的基于分布式抗差卡尔曼滤波的多传感器融合算法进行了验证。试验结果表明,与单一传感器的测量值相比,所提出的算法能有效融合多个传感器的信息以提升目标的检测与跟踪精度,且鲁棒性较好。 展开更多
关键词 多目标检测与跟踪 传感器信息融合 分布式卡尔曼滤波 抗差估计
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面向降频感知平台的视觉-惯性-轮式里程估计算法
14
作者 贾慎涵 谢心如 +2 位作者 黄煌 王越 熊蓉 《载人航天》 CSCD 北大核心 2024年第5期676-683,共8页
受地外能源稀缺性的影响,探测器通常降低传感器频率以限制功耗。针对降频传感里程估计系统中存在的惯性先验退化问题,进行了基于轮速观测的先验融合以及面向低速平台的视觉算法改进。基于相机频率降为1 Hz,惯性测量单元(IMU)频率降为4 H... 受地外能源稀缺性的影响,探测器通常降低传感器频率以限制功耗。针对降频传感里程估计系统中存在的惯性先验退化问题,进行了基于轮速观测的先验融合以及面向低速平台的视觉算法改进。基于相机频率降为1 Hz,惯性测量单元(IMU)频率降为4 Hz的探测器地面样机展开实验。为实现降频感知平台的高精度里程估计,提出一种基于多状态约束卡尔曼滤波(MSC⁃KF)的视觉-惯性-轮式多传感器融合算法,并通过相机外参在线标定算法实现探测器长时间运行中自动修正系统参数,最后使用零速检测和状态保持等方法进一步抑制机器人静止模式的状态退化。在公开数据集进行充分验证后,基于探测器地面样机在地外复杂环境模拟场地进行了实验,结果表明:可以实现1.2%以内的累计误差,在降频感知平台上实现了高于现有最优方法的里程估计精度,能有效应用于地外探测器的自主导航功能实现。 展开更多
关键词 里程估计 降频感知 多传感器融合 卡尔曼滤波
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基于混合运动模型的相对状态估计
15
作者 夏睿灿 裴海龙 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第7期1207-1215,共9页
相对状态的精确估计通常依赖参考平台准确的角加速度,在航天场景由外力矩计算,而在日常环境中由于未知阻力普遍存在,准确的外力矩难以获取,角加速度一般由角速度差分近似,导致相对状态估计精度下降.对此,本文构建一种仅依赖惯性测量的... 相对状态的精确估计通常依赖参考平台准确的角加速度,在航天场景由外力矩计算,而在日常环境中由于未知阻力普遍存在,准确的外力矩难以获取,角加速度一般由角速度差分近似,导致相对状态估计精度下降.对此,本文构建一种仅依赖惯性测量的相对运动模型,称为混合运动模型,其将恒定加速度模型与向量运动学结合,在独立于力矩和惯性状态的情况下,精确预测相对状态.此外,本文设计扩展卡尔曼滤波器(EKF),将该运动模型与视觉相对观测结合,实现高精度相对状态估计,并以仿真和实际数据评估其性能.仿真实验从轨迹动态特性和相对观测丢失的角度对比该EKF和目前先进的方法,结果证明本文提出的方案具有较高的精度和稳定性.实际实验利用本方法实现虚拟现实应用中的六自由度手柄视觉跟踪,验证其具备先进的毫米级定位精度,演示链接见https://www.bili bili.com/video/BV1mv4y1d7iD/. 展开更多
关键词 相对状态估计 多机器人协同 虚拟现实 扩展卡尔曼滤波器 传感器融合
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基于参数估计的多传感器数据融合算法研究 被引量：41
16
作者 廖惜春 丘敏 麦汉荣 《传感技术学报》 CAS CSCD 北大核心 2007年第1期193-197,共5页
为提高多传感器数据融合精度,结合传感器网络的特点及应用实例,研究分批估计、自适应加权和方差估计算法在数据融合中的有效性、准确度和实时性,提出按测量方差的自适应加权数据融合算法,利用600个传感器所提供的实例数据,对几种算法进... 为提高多传感器数据融合精度,结合传感器网络的特点及应用实例,研究分批估计、自适应加权和方差估计算法在数据融合中的有效性、准确度和实时性,提出按测量方差的自适应加权数据融合算法,利用600个传感器所提供的实例数据,对几种算法进行仿真,并比较了几种算法的有效性及其融合精度的差异,其结果表明采用自适应加权算法可以有效提高融合精度,对考虑了环境噪声的多传感器数据采集系统较为适合. 展开更多
关键词 传感网络 数据融合 分批估计 自适应加权 方差估计
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多传感器测量中的方差估计 被引量：23
17
作者 仲崇权 董西路 +1 位作者 张立勇 曹阳 《数据采集与处理》 CSCD 2003年第4期412-417,共6页
在多传感器加权融合算法中 ,各传感器的权值仅由传感器的测量方差决定。假设各传感器噪声为平稳过程且相互独立 ,本文提出了待测状态未知且时变情况下 ,多传感器测量方差的估计算法 ,并讨论了估计方差的统计特性 ,证明了估计的无偏性。... 在多传感器加权融合算法中 ,各传感器的权值仅由传感器的测量方差决定。假设各传感器噪声为平稳过程且相互独立 ,本文提出了待测状态未知且时变情况下 ,多传感器测量方差的估计算法 ,并讨论了估计方差的统计特性 ,证明了估计的无偏性。针对工程中环境噪声的变化 ,进一步提出了加窗方差估计方法 ,并给出了窗口宽度和估计精度的关系 ,使算法能有效地跟踪环境噪声的变化。该算法无需设置依赖于环境的初始值 ,并给出了递推公式 ,使其可用于对多传感器测量方差的实时自适应估计。 展开更多
关键词 多传感器加权融合算法 方差估计 测量 数据融合 数据处理
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两轮自平衡机器人惯性传感器滤波问题的研究 被引量：30
18
作者 郜园园 阮晓钢 +1 位作者 宋洪军 陈静 《传感技术学报》 CAS CSCD 北大核心 2010年第5期696-700,共5页
针对惯性传感器在两轮机器人姿态检测中存在随机漂移误差的问题,基于卡尔曼滤波实现对倾角仪与陀螺仪的信息融合,设计了简单而实用的滤波算法,对传感器的误差进行补偿后得到机器人姿态信号的最优估计,从而将其应用于两轮自平衡机器人系... 针对惯性传感器在两轮机器人姿态检测中存在随机漂移误差的问题,基于卡尔曼滤波实现对倾角仪与陀螺仪的信息融合,设计了简单而实用的滤波算法,对传感器的误差进行补偿后得到机器人姿态信号的最优估计,从而将其应用于两轮自平衡机器人系统。实验结果表明,采用卡尔曼信息融合的方法,来得到机器人姿态信息最优估计是有效可行的,并且有利于机器人完成自平衡的控制。 展开更多
关键词 姿态检测 信息融合 卡尔曼滤波 惯性传感器
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基于传感器校正与融合的农用小型无人机姿态估计算法 被引量：51
19
作者 彭孝东 张铁民 +1 位作者 李继宇 陈瑜 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2015年第4期854-860,共7页
实时姿态信息获取是运用农用小型无人机(Unmanned aerial vehicle,UAV)进行变量作业控制的重要环节,本文采用STM32单片机、微机电系统(Micro-electro mechanical system,MEMS)加速度计、陀螺仪、磁强计和无线收发模块设计出农用小型无... 实时姿态信息获取是运用农用小型无人机(Unmanned aerial vehicle,UAV)进行变量作业控制的重要环节,本文采用STM32单片机、微机电系统(Micro-electro mechanical system,MEMS)加速度计、陀螺仪、磁强计和无线收发模块设计出农用小型无人机姿态实时解算系统,文中对三轴数字传感器的校正方法以及基于四元数和梯度下降法的多传感器融合姿态估计做了详细地介绍与推导.结果表明,在72 MHz时钟频率下模拟集成电路总线(Inter-integrated circuit,IIC)传感器数据采集及滤波消耗6.2 ms,迭代步长β取0.8,一次姿态解算消耗约0.96 ms,数据更新频率可达100 Hz,能满足实时性要求.经测试在静态时俯仰角和翻滚角输出的平均绝对误差小于1.5,偏航角平均绝对误差小于2.9,小幅震动条件下的俯仰角、翻滚角和偏航角平均绝对误差增加1～2左右.这表明该传感器校正方法与姿态融合算法实用有效,能为农用小型无人机的飞行控制与变量作业实施提供准确的姿态数据. 展开更多
关键词 农用小型无人机 传感器融合 姿态估计 传感器校正 梯度下降法
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基于最小二乘原理的多传感器加权融合算法 被引量：64
20
作者 仲崇权 张立勇 +1 位作者 杨素英 李卓函 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2003年第4期427-430,共4页
以存在随机扰动环境中的不同参数多传感器为研究对象 ,基于最小二乘原理 ,提出了一种加权融合算法 ,推导出各传感器的权系数与测量方差的关系。并且根据测量信息 ,提出了一种方差估计学习算法 ,实现对各传感器测量方差的估计 ,从而对各... 以存在随机扰动环境中的不同参数多传感器为研究对象 ,基于最小二乘原理 ,提出了一种加权融合算法 ,推导出各传感器的权系数与测量方差的关系。并且根据测量信息 ,提出了一种方差估计学习算法 ,实现对各传感器测量方差的估计 ,从而对各传感器的权值进行合理的分配。该算法简单 ,能快速。 展开更多
关键词 传感器 最小二乘原理 加权融合 方差估计学习算法 数据融合
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