非线性卡尔曼滤波方法的实验比较
CSTR:
作者:
作者单位:

1. 中国科学院沈阳自动化研究所机器人学国家重点实验室,沈阳110016;
2. 中国科学院大学,北京100049.

作者简介:

谷丰

通讯作者:

中图分类号:

TP242

基金项目:

国家自然科学基金青年科学基金项目(61203340).


Experimental investigation and comparison of nonlinear Kalman filters
Author:
Affiliation:

1. State Key Laboratory of Robotics,Shenyang Automation Institute of CAS,Shenyang 110016,China;
2. University of Chinese Academy of Sciences,Beijing 100049,China.

Fund Project:

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    摘要:

    实际系统中存在的非线性因素和不确定性是实时状态测量以及不确定性估计算法需要解决的重要问题. 以机器人系统中典型的动态目标观测问题为背景, 采用多飞行机器人实验平台, 分别针对EKF、UKF 以及基于MIT 规则的AUKF方法进行实验研究, 并比较了上述方法的计算速度及估计精度等性能. 最后, 根据实验结果并结合其原理分析了每种方法的特性.

    Abstract:

    Nonlinearity and uncertainty are the two most common features of real mechatronics systems. Therefore, the performance of extended Kalman filter(EKF), unscented-KF(UKF), and adaptive unscented-KF(AUKF) are compared by the extensive experiments on a multi-flying-robot test-bed, and with the same scenario of moving target tracking. The experimental results are analyzed with quantitation to show the effectiveness of the three KFs while facing nonlinearity and uncertainties.

    参考文献
    相似文献
    引证文献
引用本文

谷丰 周楹君 何玉庆 韩建达.非线性卡尔曼滤波方法的实验比较[J].控制与决策,2014,29(8):1387-1393

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  • 收稿日期:2013-05-22
  • 最后修改日期:2013-11-23
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  • 在线发布日期: 2014-08-20
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