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自适应无色卡尔曼滤波算法的设计及其在机器人状态参数估计中的应用

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江汉大学学报（自然科学版） 2022年第3期50卷 46-56页

作者：徐伟蔡忠贸汪塬皓何亚妮罗锦瑞郭正阳曹俊杰刘晓东屈斌文江汉大学工程训练中心湖北武汉430056

针对机器人系统的状态参数不能完全依靠离线模式进行预测估计的问题,基于麻省理工学院提出的MIT规则,设计了一种具有自适应功能的无色卡尔曼滤波算法。该方法以信息方差的实际值与估计值的差作为指标参数,利用梯度下降法更新未知参数实... 详细信息

针对机器人系统的状态参数不能完全依靠离线模式进行预测估计的问题,基于麻省理工学院提出的MIT规则,设计了一种具有自适应功能的无色卡尔曼滤波算法。该方法以信息方差的实际值与估计值的差作为指标参数,利用梯度下降法更新未知参数实现自适应控制。通过理论分析和实验验证,当系统的噪声统计特性发生变化时,所提出的自适应滤波算法能够自动地调节自身参数,减少系统先验噪声信息对于滤波器性能的影响,有效地提高滤波器的稳定性和估计的准确性。

关键词：自适应算法无色卡尔曼滤波机器人在线估计状态参数

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基于t-分布粒子滤波器的目标跟踪

机器人 2006年第6期28卷 598-604页

作者：李少军王宏柴天佑中国科学院自动化研究所北京100080 东北大学自动化研究中心辽宁沈阳110004

针对贝叶斯跟踪中目标状态的预测分布和后验分布,利用序列蒙特卡洛方法,基于多变量t-分布提出了一种新的粒子滤波算法,称之为t-分布粒子滤波器.为了根据样本估计目标状态的概率分布,提出了一种新的ECME算法,并嵌入到t-分布粒子滤波器中... 详细信息

针对贝叶斯跟踪中目标状态的预测分布和后验分布,利用序列蒙特卡洛方法,基于多变量t-分布提出了一种新的粒子滤波算法,称之为t-分布粒子滤波器.为了根据样本估计目标状态的概率分布,提出了一种新的ECME算法,并嵌入到t-分布粒子滤波器中.理论分析表明,在t-分布条件下,t-分布粒子滤波器是在样本数量上的渐近最优估计器.在机动目标跟踪实验中,比较了t-分布粒子滤波器、无色卡尔曼滤波(Unscented Kalm an filter)及自助式粒子滤波器(Bootstrap partic le filters)的跟踪精度.

关键词：目标跟踪贝叶斯跟踪非线性非高斯随机系统序列重要性采样 t-分布粒子滤波器 ECME算法无色卡尔曼滤波自助式粒子滤波器

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直升机执行器故障的双时标容错控制系统设计

控制理论与应用 2014年第6期31卷 709-716页

作者：宋崎江紫亚韩建达王洪光中国科学院沈阳自动化所机器人学国家重点实验室辽宁沈阳110036 沈阳航空航天大学航空航天工程学部辽宁沈阳110136

针对直升机的执行器故障,本文提出了一种基于双时标模型的自适应容错控制方法.根据直升机的不同状态变量响应时间不同的特点和时标分离理论,将直升机模型划分为快速(姿态动力学)和慢速(平移动力学)两种时标模型.反步控制方法和逆动力学... 详细信息

针对直升机的执行器故障,本文提出了一种基于双时标模型的自适应容错控制方法.根据直升机的不同状态变量响应时间不同的特点和时标分离理论,将直升机模型划分为快速(姿态动力学)和慢速(平移动力学)两种时标模型.反步控制方法和逆动力学控制方法分别被用于进行快慢两种模型控制器的设计,并在控制过程中采用了不同的控制周期.在双时标模型中,引入了执行器效率因子(actuator effectiveness factors,AEFs)用于表示执行器的健康情况.利用无色卡尔曼滤波(unscented Kalman filter,UKF)对AEFs进行了在线估计,估计结果用于快速和慢速模型控制器的自适应重构.仿真结果表明,该自适应容错控制方法,能够有效的消除执行器故障(包括常值和时变故障)对直升机飞行性能的影响,并取得良好的控制效果.

关键词：直升机双时标模型无色卡尔曼滤波执行器容错控制

一种面向多无人机协同感知的分布式融合估计方法

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控制与决策 2010年第6期25卷 814-820页

作者：王林王楠朱华勇沈林成国防科学技术大学机电工程与自动化学院长沙410073

针对基于扩展卡尔曼滤波的融合估计算法存在线性化误差,且分布式融合计算复杂等问题,基于无色变换、交互多模型和信息滤波,采用递阶分布式融合估计结构,提出一种分布式无色信息滤波算法.该方法中的无色变换能够保证更高的估计精度,交互... 详细信息

针对基于扩展卡尔曼滤波的融合估计算法存在线性化误差,且分布式融合计算复杂等问题,基于无色变换、交互多模型和信息滤波,采用递阶分布式融合估计结构,提出一种分布式无色信息滤波算法.该方法中的无色变换能够保证更高的估计精度,交互多模型使其具有更好的鲁棒性,信息形式的卡尔曼滤波使融合估计计算变得简单.仿真结果表明,该算法能够提高多无人机融合估计性能.

关键词：多无人机分布式融合估计无色卡尔曼滤波交互多模型信息滤波分布式无色信息滤波

低成本多传感器组合导航系统在小型无人机自主飞行中的研究与应用

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航空学报 2009年第10期30卷 1923-1929页

作者：曹娟娟房建成盛蔚陶冶北京航空航天大学仪器科学与光电工程学院新型惯性仪表与导航系统技术国防重点学科实验室北京100191

为了满足小型无人机自主控制系统对导航系统性能的要求,研究低成本的基于微机电系统的捷联惯性导航系统(MEMS-SINS)/全球定位系统(GPS)/磁强计组合导航系统。提出一种利用磁强计辅助MEMS-SINS的静基座初始姿态确定方法,采用四元数误差... 详细信息

为了满足小型无人机自主控制系统对导航系统性能的要求,研究低成本的基于微机电系统的捷联惯性导航系统(MEMS-SINS)/全球定位系统(GPS)/磁强计组合导航系统。提出一种利用磁强计辅助MEMS-SINS的静基座初始姿态确定方法,采用四元数误差模型对MEMS-SINS/GPS/磁强计组合导航系统进行信息融合的建模,采用基于正交三角(QR)分解的平方根无色卡尔曼滤波(UKF)非线性估计方法对组合导航系统进行数据融合,克服由于计算机舍入误差引起的状态协方差阵的计算值失去非负定性甚至对称性,通过小型无人机的自主飞行试验,证实MEMS-SINS/GPS/磁强计组合导航算法满足小型无人机自主控制系统的要求。

关键词：捷联惯性导航系统组合导航无色卡尔曼滤波微机电系统 GPS 磁强计 QR分解

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基于可达性决策的柔性针穿刺控制方法

控制理论与应用 2014年第10期31卷 1423-1430页

作者：霍本岩赵新刚韩建达徐卫良中国科学院沈阳自动化研究所辽宁沈阳110016 中国科学院大学北京100080 奥克兰大学机械工程学院

穿刺术具有创口小、恢复快的优势,是一种广泛使用的微创手术.柔性针穿刺是对传统穿刺术的改进.本文首先分析柔性针运动学模型,使用无色卡尔曼滤波(unscented Kalman filter,UKF)对穿刺过程中柔性针针尖位置和姿态进行估计.然后根据柔性... 详细信息

穿刺术具有创口小、恢复快的优势,是一种广泛使用的微创手术.柔性针穿刺是对传统穿刺术的改进.本文首先分析柔性针运动学模型,使用无色卡尔曼滤波(unscented Kalman filter,UKF)对穿刺过程中柔性针针尖位置和姿态进行估计.然后根据柔性针的运动学特点提出一种基于柔性针可达范围的控制方法,分析控制系数对穿刺轨迹的影响,并通过仿真和明胶穿刺实验验证该控制方法的效果.在穿刺深度为100 mm的情况下,本文提出的控制方法能够将穿刺误差保持在0.5 mm以下.仿真实验也表明当模型参数与实际值的误差在一定范围内时,该控制方法仍能够实现高精度的穿刺.

关键词：非线性系统柔性针穿刺术无色卡尔曼滤波

CUKF算法及其在移动机器人组合导航中的应用

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南京理工大学学报 2009年第1期33卷 37-41页

作者：石杏喜赵春霞郭剑辉南京理工大学理学院江苏南京210094 南京理工大学计算机科学与技术学院江苏南京210094

针对移动机器人位置的精确估计问题,提出一种附有约束的无色卡尔曼滤波(CUKF)算法。由于无色卡尔曼滤波(UKF)在处理非线性问题时,无需计算Jacobian矩阵或Hessian矩阵,从而有效地减小了线性化对非线性系统误差的影响。CUKF算法很好地利用... 详细信息

针对移动机器人位置的精确估计问题,提出一种附有约束的无色卡尔曼滤波(CUKF)算法。由于无色卡尔曼滤波(UKF)在处理非线性问题时,无需计算Jacobian矩阵或Hessian矩阵,从而有效地减小了线性化对非线性系统误差的影响。CUKF算法很好地利用了UKF的非线性滤波特点,在其基础上增加某种约束。将地理信息系统(GIS)环境下的地图数据库中的道路方向信息作为约束条件,通过引入拉格朗日函数解决具有约束的差分全球定位系统/航位推算(DGPS/DR)组合导航系统的非线性最优估计。仿真实验结果表明:CUKF比UKF能够更有效地提高定位精度。

关键词：无色卡尔曼滤波移动机器人组合导航差分全球定位系统航位推算

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水下组合导航UKF/PF自适应滤波算法

武汉理工大学学报（交通科学与工程版） 2008年第6期32卷 1106-1109页

作者：傅军张晓锋方晓旻覃方君许江宁海军工程大学电气与信息工程学院武汉430033 梧州四四九厂军事代表室梧州543004

为了避免粒子滤波(PF)可能存在的粒子退化问题,提出了一种Unscented卡尔曼滤波(UKF)和PF的混合滤波算法.将PF的所有粒子分为随机性粒子和确定性粒子两部分,利用UKF状态估计为PF确定重要性函数,并从重要性函数中抽取随机粒子,而确定性粒... 详细信息

为了避免粒子滤波(PF)可能存在的粒子退化问题,提出了一种Unscented卡尔曼滤波(UKF)和PF的混合滤波算法.将PF的所有粒子分为随机性粒子和确定性粒子两部分,利用UKF状态估计为PF确定重要性函数,并从重要性函数中抽取随机粒子,而确定性粒子则由UKF的Sigma点构成.利用标准粒子滤波的退化程度指标构造自适应权函数,根据权函数权值大小的变化,UKF/PF混合滤波算法自适应地进化为PF滤波算法或退化为UKF滤波算法.仿真结果验证了UKF/PF混合滤波算法用于DR/INS组合滤波器设计的有效性.

关键词：无色卡尔曼滤波粒子滤波组合导航舰位推算

一种导弹导引律及参数的非线性MMAE辨识方法

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飞行力学 2015年第5期33卷 430-434页

作者：王小平蔡远利于振华林秦颖叶希贵狄方旭西安交通大学电子与信息工程学院陕西西安710049 中航工业613研究所光电控制技术重点实验室河南洛阳471009 空军工程大学航空航天工程学院陕西西安710038

针对现代空战中来袭导弹导引律参数辨识问题,提出了一种非线性的多模型自适应(MMAE)辨识方法。采用无色卡尔曼滤波(UKF)方法对非线性多模型集进行状态估计。利用多模型自适应估计方法,设计了导弹的导引律及参数辨识器,在三维坐标内实现... 详细信息

针对现代空战中来袭导弹导引律参数辨识问题,提出了一种非线性的多模型自适应(MMAE)辨识方法。采用无色卡尔曼滤波(UKF)方法对非线性多模型集进行状态估计。利用多模型自适应估计方法,设计了导弹的导引律及参数辨识器,在三维坐标内实现了对导弹IPN,APN,OGL和PP导引律及对应导引参数的辨识,并通过算例仿真验证了该方法的快速性和准确性。

关键词：非线性模型集导引律辨识多模型自适应估计无色卡尔曼滤波