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基于约束卡尔曼滤波的短时交通流量组合预测模型 被引量:38
1
作者 聂佩林 余志 何兆成 《交通运输工程学报》 EI CSCD 北大核心 2008年第5期86-90,共5页
为了克服单一的交通流预测模型性能不稳定的问题,提出了基于约束卡尔曼滤波的短时交通流量组合预测模型。约束卡尔曼滤波组合预测模型以各单一预测模型的权重为状态变量,交通流量为观测变量,预测结果是单一预测模型的加权和,加权系数由... 为了克服单一的交通流预测模型性能不稳定的问题,提出了基于约束卡尔曼滤波的短时交通流量组合预测模型。约束卡尔曼滤波组合预测模型以各单一预测模型的权重为状态变量,交通流量为观测变量,预测结果是单一预测模型的加权和,加权系数由约束卡尔曼滤波方程递推动态确定,最后通过广深高速公路上采集的交通流量数据对算法进行了验证。结果表明,在不同预测步长情况下,约束卡尔曼滤波组合预测模型要优于最佳的单一预测模型或与其持平,并且不受某一较差的预测模型影响,具有较高的鲁棒性。 展开更多
关键词 交通流预测 约束卡尔曼滤波 神经网络 自回归滑动平均模型
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基于微观仿真的快速路短时交通流预测研究 被引量:8
2
作者 马云龙 王坚 任子晖 《系统仿真学报》 CAS CSCD 北大核心 2009年第14期4501-4503,共3页
随着预测时间跨度的缩短,交通流量的变化显示出越来越强的不确定性,使得一般方法的预测精度大大降低。为了能够及时准确地进行交通流短时预测,提出了一种以城市快速路为研究对象的以微观仿真技术为基础的短时交通流预测的方法。该方法... 随着预测时间跨度的缩短,交通流量的变化显示出越来越强的不确定性,使得一般方法的预测精度大大降低。为了能够及时准确地进行交通流短时预测,提出了一种以城市快速路为研究对象的以微观仿真技术为基础的短时交通流预测的方法。该方法以实时的快速路交通流数据为基础,应用M3分布模型对车辆进行初始分布,基于约束卡尔曼滤波进行OD矩阵估计,利用微观交通仿真的方法对快速路的未来交通流进行预测。经过实测数据验证,算法能对交通参数给出较好的预测结果。 展开更多
关键词 快速路 交通流预测 微观仿真 OD矩阵估计 约束卡尔曼滤波
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基于进出口匝道流量的高速公路OD矩阵 被引量:6
3
作者 常云涛 彭国雄 杨晓光 《交通运输工程学报》 EI CSCD 2003年第4期89-94,99,共7页
分析了高速公路进出口匝道的交通流量特征及其与OD矩阵的关系,建立了高速公路进出口匝道交通量关系模型,生成了高速公路匝道系统的状态空间模型,分析了OD矩阵自身的特点,得到OD矩阵的约束关系,对常规的卡尔曼滤波方法进行了约束条件修正... 分析了高速公路进出口匝道的交通流量特征及其与OD矩阵的关系,建立了高速公路进出口匝道交通量关系模型,生成了高速公路匝道系统的状态空间模型,分析了OD矩阵自身的特点,得到OD矩阵的约束关系,对常规的卡尔曼滤波方法进行了约束条件修正,从而形成了约束卡尔曼滤波递推方法。通过模拟数据的计算分析,约束卡尔曼滤波递推方法的性能与卡尔曼滤波递推方法相比有了很大的提高,能够较好地对高速公路上的时变OD矩阵进行跟踪,求解结果满足现代高速公路控制的需要。 展开更多
关键词 高速公路 匝道 交通流量 OD矩阵估计 约束卡尔曼滤波
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不等式约束卡尔曼滤波的解算及其统计性质 被引量:5
4
作者 谢建 朱建军 《测绘与空间地理信息》 2009年第2期28-31,共4页
卡尔曼滤波是研究如何从被噪声污染的观测信号中过滤噪声,尽可能消除噪声影响,求未知真实信号或系统状态的一种估计方法。首先简要回顾了无约束离散时间不变系统卡尔曼滤波的模型及解算方法、统计性质。然后将其扩展到等式约束情形,推... 卡尔曼滤波是研究如何从被噪声污染的观测信号中过滤噪声,尽可能消除噪声影响,求未知真实信号或系统状态的一种估计方法。首先简要回顾了无约束离散时间不变系统卡尔曼滤波的模型及解算方法、统计性质。然后将其扩展到等式约束情形,推导了等式约束卡尔曼滤波的解及其统计性质。根据有效约束集的思想阐明了附不等式约束和等式约束卡尔曼滤波问题的内在联系,指出其解具有相同的性质,并提出用积极集法解决具有二次规划形式的不等式约束卡尔曼滤波问题。 展开更多
关键词 约束卡尔曼滤波 有效约束 二次规划 积极集法
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基于约束卡尔曼滤波的城市轨道交通线网客流?OD?实时估计研究 被引量:5
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作者 刘洋 凌力 +2 位作者 伍元忠 张宁 王健 《铁道运输与经济》 北大核心 2018年第10期103-108,共6页
为提高轨道交通动态化运营管理与控制水平,针对既有OD实时估计方法在轨道交通领域中适用性不强的现状,阐述OD实时估计过程及关键问题,分析OD流与进出站客流间的动态流量关系,建立线网客流OD动态估计状态空间模型,在此基础上,考虑模型状... 为提高轨道交通动态化运营管理与控制水平,针对既有OD实时估计方法在轨道交通领域中适用性不强的现状,阐述OD实时估计过程及关键问题,分析OD流与进出站客流间的动态流量关系,建立线网客流OD动态估计状态空间模型,在此基础上,考虑模型状态变量应满足的约束条件,建立基于约束卡尔曼滤波方法的估计修正模型。案例分析表明:约束卡尔曼滤波方法的估计精度优于标准卡尔曼滤波方法,且10 min和15 min估计时间间隔条件下的平均相对误差基本在20%以内,模型估计精度良好,可以为轨道交通动态化运营组织策略的制定提供一定的参考。 展开更多
关键词 城市轨道交通 OD实时估计 动态流量关系 状态空间模型 约束卡尔曼滤波
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基于卡尔曼滤波的在线量子态估计优化算法 被引量:2
6
作者 丛爽 张坤 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2021年第6期1636-1643,共8页
针对连续弱测量中存在高斯测量噪声的问题,提出一种基于卡尔曼滤波的在线量子状态估计的预测-修正-投影优化算法。首先,在常规在线卡尔曼滤波算法预测状态时间更新和估计状态测量更新的基础上,通过增加对量子态的约束条件,将其应用于在... 针对连续弱测量中存在高斯测量噪声的问题,提出一种基于卡尔曼滤波的在线量子状态估计的预测-修正-投影优化算法。首先,在常规在线卡尔曼滤波算法预测状态时间更新和估计状态测量更新的基础上,通过增加对量子态的约束条件,将其应用于在线的量子状态估计中,将量子态在线估计问题转化为一个带有量子态约束条件的卡尔曼滤波优化问题。其次,通过将待优化问题的求解分解成两个凸优化子问题,一个是基于在线卡尔曼滤波算法求解无约束条件下的量子测量更新问题,另一个是利用量子约束条件信息,通过求解矩阵投影问题来获得估计状态。最后,将所提算法应用到4量子位系统状态的在线估计数值实验中,进行了性能对比实验。实验结果表明,所提算法具有更优的在线状态估计精度,并且能够以更少的采样次数和耗时,实现较高精度的量子状态在线估计。 展开更多
关键词 在线量子态估计 连续弱测量 约束卡尔曼滤波 凸优化
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基于宏微观耦合模型的城市道路交通流在线估计 被引量:1
7
作者 何兆成 朱依婷 黄鹏元 《交通运输系统工程与信息》 EI CSCD 北大核心 2014年第6期79-85,100,共8页
实时可靠的交通流估计是城市交通管理与控制的基础.宏观的MCTM模型不能获取引道路段的微观信息,微观的Paramics仿真则需路网OD的准确估计,为避开单一模型使用的缺陷,本文提出建立宏微观耦合模型.在模型估计的单位间隔内,先利用MCTM估计... 实时可靠的交通流估计是城市交通管理与控制的基础.宏观的MCTM模型不能获取引道路段的微观信息,微观的Paramics仿真则需路网OD的准确估计,为避开单一模型使用的缺陷,本文提出建立宏微观耦合模型.在模型估计的单位间隔内,先利用MCTM估计基本元胞有效密度和引道元胞初步密度,并在接口处计算仿真发车数量;再转用Paramics进行引道微观仿真,利用仿真检测数据计算交叉口排队长度和引道元胞有效密度,取代初步密度,作为下一个间隔计算的初始输入,实现交通流的在线估计.仿真中,为符合转向需求实时变化特性,建立基于约束卡尔曼滤波的转向需求估计模型,实时更新单位间隔的转向需求.实例分析结果表明,宏微观耦合模型满足城市道路交通流在线估计要求. 展开更多
关键词 城市交通 宏微观耦合模型 约束卡尔曼滤波 MCTM PARAMICS
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基于约束卡尔曼滤波的航空发动机状态变量模型辨识方法 被引量:1
8
作者 郑斐华 胡春艳 +1 位作者 李伟 韩博 《热能动力工程》 CAS CSCD 北大核心 2019年第4期60-66,共7页
为建立高精度的航空发动机状态变量模型,采用约束卡尔曼滤波算法辨识民用涡扇发动机非线性模型以及某型涡轴发动机试车数据状态变量方程矩阵参数。研究表明:基于约束卡尔曼滤波算法能够辨识得到高精度的状态变量模型,相比标准卡尔曼滤... 为建立高精度的航空发动机状态变量模型,采用约束卡尔曼滤波算法辨识民用涡扇发动机非线性模型以及某型涡轴发动机试车数据状态变量方程矩阵参数。研究表明:基于约束卡尔曼滤波算法能够辨识得到高精度的状态变量模型,相比标准卡尔曼滤波算法,改进的卡尔曼滤波算法可以明显加快模型参数收敛速度、减小稳态误差。 展开更多
关键词 航空发动机 状态变量 约束卡尔曼滤波 系统辨识
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附加正交函数拟合条件的导航滤波方法
9
作者 刘国良 蒋廷臣 +2 位作者 喻国荣 潘树国 张建 《测绘工程》 CSCD 2019年第3期13-19,共7页
针对大众导航定位过程中由于卫星信号受到遮挡,可视卫星空间分布不佳,使定位结果出现大幅度偏移的现象,提出基于正交函数最小二乘开窗拟合以约束偏移的方法。该方法通过拟合先前系统运动状态,把拟合残差平方和均值作为约束条件方差,构... 针对大众导航定位过程中由于卫星信号受到遮挡,可视卫星空间分布不佳,使定位结果出现大幅度偏移的现象,提出基于正交函数最小二乘开窗拟合以约束偏移的方法。该方法通过拟合先前系统运动状态,把拟合残差平方和均值作为约束条件方差,构建附加拟合约束的抗差自适应滤波模型。通过实测数据解算表明,该模型可利用先前运动轨迹信息,自适应地设定约束条件方差,结合速度及伪距观测数据,在复杂的城市道路环境下,也能保证N,E方向不大于5 m(97%)的定位误差,偏移量改善达30.1%以上。 展开更多
关键词 大众导航 定位偏移 正交函数 约束卡尔曼滤波
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基于约束卡尔曼滤波器预测的视觉跟踪研究 被引量:6
10
作者 席文明 罗翔 朱剑英 《南京航空航天大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2002年第6期540-543,共4页
视觉伺服主要是对物体图像的某个特征区域进行处理 ,而不是对整个物体的图像进行处理 ,这样可以减小图像处理的区域 ,提高伺服系统实时性。为了达到这一目标 ,文中利用推导出的方程作为约束条件 ,建立约束卡尔曼滤波器 ,该滤波器在系统... 视觉伺服主要是对物体图像的某个特征区域进行处理 ,而不是对整个物体的图像进行处理 ,这样可以减小图像处理的区域 ,提高伺服系统实时性。为了达到这一目标 ,文中利用推导出的方程作为约束条件 ,建立约束卡尔曼滤波器 ,该滤波器在系统中作为预测器使用 ,利用它对跟踪的特征点下一位置进行预测 ,与普通卡尔曼滤波器相比较 ,这一预测精度有了很大的提高 ,这样就可以缩小图像处理的窗口。文中还利用视觉雅可比映射矩阵 ,求出了视觉空间到任务空间的伺服控制方程 ,利用这一方程可以控制机器人的运动 ,完成特征点的跟踪。从仿真结果来看 ,使用这些方法减小了图像处理的区域 ,提高了图像处理的速度和系统的实时性。 展开更多
关键词 约束卡尔曼滤波 视觉跟踪 视觉雅可比矩阵 预测 图像处理
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面向室内场景的改进MSCKF视觉-惯性里程计算法
11
作者 邹珺婧 孙骞 +2 位作者 刘瓦 许自强 陈浩 《无人系统技术》 2024年第3期54-66,共13页
搭载高帧率传感器的载体在室内快速运动时,其使用的视觉惯性里程计(VIO)算法存在计算负载高和定位精度下降等问题。针对此问题提出一种面向室内场景的改进多状态约束卡尔曼滤波器的VIO算法。首先,基于梯度和特征值对特征点检测结果进行... 搭载高帧率传感器的载体在室内快速运动时,其使用的视觉惯性里程计(VIO)算法存在计算负载高和定位精度下降等问题。针对此问题提出一种面向室内场景的改进多状态约束卡尔曼滤波器的VIO算法。首先,基于梯度和特征值对特征点检测结果进行约束,提高特征点的提取质量进而提升算法的位姿估计精度;然后,使用一维逆深度参数化地图点进行状态增广,降低算法的计算复杂度以提高系统处理速度;最后,分别在公开数据集EuRoC与真实场景下进行了实验,从算法的轨迹估计精度、处理时间以及CPU使用占比率方面对所提算法进行了全面评估。实验结果表明,相较于S-MSCKF、VINS-Mono和PL-VIO三种主流VIO方法,所提算法的定位精度至少提升了19.18%,在确保精度的同时拥有较低的处理时间和CPU占有率,保证了系统的实时性。 展开更多
关键词 多状态约束卡尔曼滤波 单目视觉惯性里程计 室内快速运动环境定位 传感器帧率 一维逆深度参数化 计算复杂度
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视觉/惯性组合导航中的SWF与MSCKF对比研究 被引量:4
12
作者 孙伟 宋如意 王宇航 《中国矿业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第1期198-204,共7页
利用单目相机获取的地物特征辅助惯性导航系统解算,可有效减小单一惯导系统工作时引起的定位误差发散.结合定位精度和时效性对最优匹配滤波算法的要求,提出滑动窗口滤波(SWF)和多状态约束卡尔曼滤波(MSCKF)两种融合算法,并对视觉/惯性... 利用单目相机获取的地物特征辅助惯性导航系统解算,可有效减小单一惯导系统工作时引起的定位误差发散.结合定位精度和时效性对最优匹配滤波算法的要求,提出滑动窗口滤波(SWF)和多状态约束卡尔曼滤波(MSCKF)两种融合算法,并对视觉/惯性组合系统进行误差补偿,分析特征密度、特征跟踪长度和窗口大小对定位精度的影响,采用相同测试数据集分别对两种滤波方法进行对比实验.结果表明:1)在可见特征较多条件下,SWF和MSCKF算法定位结果精度均优于纯惯性系统(INS)解算精度;2)SWF算法解算精度高于MSCKF算法解算精度;3)相比于SWF算法,MSCKF算法对参数变化更敏感;特征数增多时,MSCKF算法定位精度提高、计算复杂度更低;4)适当改变特征跟踪长度和窗口取值,不同滤波融合方案解算结果精度可小幅提高. 展开更多
关键词 视觉匹配 融合滤波 惯性 滑动窗口滤波 多状态约束卡尔曼滤波
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基于VIO和Wi-Fi指纹技术的室内定位系统设计 被引量:3
13
作者 文邹韬 冯穗力 《电讯技术》 北大核心 2019年第4期449-454,共6页
针对视觉惯性里程计(Visual-Inertial Odometry,VIO)在特征高度重复的场合易产生较大误差以及Wi-Fi指纹精确度不高等问题,提出了一种基于VIO和Wi-Fi指纹技术的室内定位方法。该系统运用VIO和Wi-Fi指纹在系统层面的结合,利用Wi-Fi指纹的... 针对视觉惯性里程计(Visual-Inertial Odometry,VIO)在特征高度重复的场合易产生较大误差以及Wi-Fi指纹精确度不高等问题,提出了一种基于VIO和Wi-Fi指纹技术的室内定位方法。该系统运用VIO和Wi-Fi指纹在系统层面的结合,利用Wi-Fi指纹的无漂移、成本低的特点和VIO在一定范围内的高精确度,先进行Wi-Fi指纹粗定位,后进行VIO精定位,将大面积切割成小面积从而有效提高系统室内定位精确度,降低误差。该系统能在精定位的同时进行对指纹数据库的更新。实验结果表明,该系统的定位误差小于单独使用VIO或Wi-Fi指纹的系统,平均误差达0.15 m,能够有效提高定位精度。 展开更多
关键词 室内定位 VIO技术 Wi-Fi指纹 多状态约束卡尔曼滤波
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基于多状态卡尔曼滤波的双目视觉导航设计 被引量:2
14
作者 赵中堂 吴庆涛 《兵器装备工程学报》 CAS 北大核心 2020年第6期169-173,共5页
提出了一种改进的多状态约束卡尔曼滤波器(IMSCKF)双目视觉惯性导航算法。该算法在初始阶段采用Sigma滤波器和三焦点张量约束快速完成初始化,产生的状态向量与MSCKF一致,可以实现初始化和后续导航之间的无缝过渡,提高了系统状态估计的... 提出了一种改进的多状态约束卡尔曼滤波器(IMSCKF)双目视觉惯性导航算法。该算法在初始阶段采用Sigma滤波器和三焦点张量约束快速完成初始化,产生的状态向量与MSCKF一致,可以实现初始化和后续导航之间的无缝过渡,提高了系统状态估计的精度和鲁棒性。实验结果表明,本文提出的IMSCKF方法位置跟踪误差维持在±1 mm,角度误差维持在±1°,可以提高双目视觉惯性导航的鲁棒性和精度。 展开更多
关键词 轨迹跟踪 多状态约束卡尔曼滤波 三焦点张量 sigma滤波
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基于交互式多模型MSCKF的双目视觉/惯性里程计算法 被引量:1
15
作者 王磊 程向红 +1 位作者 李进 王乐 《中国惯性技术学报》 EI CSCD 北大核心 2021年第2期221-228,236,共9页
针对复杂环境中双目视觉/惯性里程计系统模型不固定和量测噪声易发生变化的问题,提出了基于滤波器估计的紧耦合视觉惯性里程计(VIO)信息融合方法。将交互式多模型(IMM)估计与多状态约束卡尔曼滤波(MSCKF)算法相结合提出一种交互式多模... 针对复杂环境中双目视觉/惯性里程计系统模型不固定和量测噪声易发生变化的问题,提出了基于滤波器估计的紧耦合视觉惯性里程计(VIO)信息融合方法。将交互式多模型(IMM)估计与多状态约束卡尔曼滤波(MSCKF)算法相结合提出一种交互式多模型多状态约束卡尔曼滤波(IMM-MSCKF)算法。该算法以MSCKF为模型匹配子滤波器,将各子滤波器的输入、输出进行交互融合,实现对VIO系统状态估计。通过KITTI数据集对IMM-MSCKF算法进行了仿真验证,该算法姿态和水平位置估计均方根误差分别为0.36°和11.62 m,相比于EKF和MSCKF算法,其姿态估计精度分别提升了56%和41%,其水平位置估计精度分别提升了51%和81%,仿真结果表明该算法具有更好的估计精度和鲁棒性。 展开更多
关键词 视觉惯性里程计 双目立体视觉 多状态约束卡尔曼滤波 交互多模型滤波 组合导航
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双目视觉与惯性测量单元相对姿态在线标定
16
作者 施佳良 宋来亮 江泽 《无线互联科技》 2019年第24期121-123,131,共4页
为了对两种传感器进行更好的融合,以实现更高的组合导航定位精度,文章基于多状态约束卡尔曼滤波器,提出了一种能够在线标定双目相机与IMU相对姿态误差的方法。
关键词 视觉导航 在线标定 紧耦合 惯性测量单元 多状态约束卡尔曼滤波
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平流层飞艇抗风场干扰约束Unscented卡尔曼滤波算法设计与应用
17
作者 赵岩 高社生 +1 位作者 丁晓 韦道知 《国防科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第2期64-70,共7页
为了提高风场干扰环境下飞艇的导航精度,研究飞艇抗风场干扰导航算法。在建立风场干扰条件下飞艇速度误差约束模型的基础上,设计抗风场干扰的约束Unscented卡尔曼滤波算法。确定风场干扰条件下飞艇的速度误差约束量,将该约束与Unscente... 为了提高风场干扰环境下飞艇的导航精度,研究飞艇抗风场干扰导航算法。在建立风场干扰条件下飞艇速度误差约束模型的基础上,设计抗风场干扰的约束Unscented卡尔曼滤波算法。确定风场干扰条件下飞艇的速度误差约束量,将该约束与Unscented卡尔曼滤波算法相结合,对速度误差进行估计和补偿,以减小风场对飞艇定位精度的影响;证明该算法的状态估计量不仅是无偏的,而且协方差小于标准Unscented卡尔曼滤波的协方差;将提出的算法应用于捷联惯导/天文/合成孔径雷达组合导航系统中进行仿真验证,并与自适应扩展卡尔曼滤波和抗差自适应Unscented卡尔曼滤波算法进行比较。结果表明:提出的约束Unscented卡尔曼滤波算法的滤波性能明显优于自适应扩展卡尔曼滤波和抗差自适应Unscented卡尔曼滤波算法,能够有效抑制风场对飞艇定位精度的影响,提高飞艇的导航定位精度。 展开更多
关键词 组合导航 平流层飞艇 风场估计 约束Unscented卡尔曼滤波
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基于IMU预积分封闭解的单目视觉惯性里程计算法 被引量:9
18
作者 徐晓苏 吴贤 《中国惯性技术学报》 EI CSCD 北大核心 2020年第4期440-447,共8页
将扩展卡尔曼滤波器作为后端的视觉惯性里程计算法由于其在实时性高的同时能保持较高的精度,从而被广泛地用于实际环境中。针对如何快速精确处理两帧图像之间的IMU数据的问题,提出了一种基于IMU预积分封闭解的算法,相较于传统基于优化... 将扩展卡尔曼滤波器作为后端的视觉惯性里程计算法由于其在实时性高的同时能保持较高的精度,从而被广泛地用于实际环境中。针对如何快速精确处理两帧图像之间的IMU数据的问题,提出了一种基于IMU预积分封闭解的算法,相较于传统基于优化的视觉惯性里程计算法在分段常数加速近似下采用离散四元数积分来简化所需的预积分值,IMU预积分封闭解算法在IMU时间周期内求解解析解,并应用于多状态约束下的卡尔曼滤波器(MSCKF)视觉惯性里程计框架下,来提高系统定位的精度。针对MSCKF算法观测方程参数化方法存在的数值稳定性的问题,提出了一种逆深度的参数化方法,克服了MSCKF算法在空间点坐标z轴深度值趋近于零时,系统观测值会出现奇点的情况,有效增加系统的鲁棒性。在公开EuRoc数据集六个飞行序列上的试验结果表明,所提出算法相较于传统的MSCKF视觉惯性里程计算法漂移较小,均方根误差减少约36.5%,定位精度得到有效提升。 展开更多
关键词 多状态约束卡尔曼滤波 单目视觉惯性里程计 IMU预积分封闭解 逆深度参数化
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基于相机状态方程多模增广的改进MSCKF算法 被引量:5
19
作者 齐乃新 张胜修 +2 位作者 杨小冈 李传祥 曹立佳 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第5期89-98,共10页
针对基于多状态约束卡尔曼滤波(MSCKF)的视觉-惯性里程计算法中相机状态方程增广过程的误差累积问题,提出了一种相机状态方程多模增广方法。该方法首先对视觉特征跟踪状态的稳定性进行判断,然后自动地选择基于视觉图像信息优化求解相机... 针对基于多状态约束卡尔曼滤波(MSCKF)的视觉-惯性里程计算法中相机状态方程增广过程的误差累积问题,提出了一种相机状态方程多模增广方法。该方法首先对视觉特征跟踪状态的稳定性进行判断,然后自动地选择基于视觉图像信息优化求解相机相对位姿参数或基于惯性传感器(IMU)状态递推结果联合相机外参初始化新图像帧相机位姿参数两种途径增广相机的状态方程,解决特征跟踪状态稳定情况下IMU误差的累积问题。实验部分通过EuRoC数据和实际应用数据对算法的性能进行了验证分析,结果表明,改进后的MSCKF算法能够在特征跟踪稳定状态下有效避免IMU误差的累积,进一步融合视觉与惯性系统之间的互补优势,提高载体的定位定向精度和稳定性。 展开更多
关键词 视觉-惯性里程计 多状态约束扩展卡尔曼滤波 视觉里程计 位姿图优化
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平滑约束无迹卡尔曼滤波器 被引量:4
20
作者 张宏伟 谢维信 《信号处理》 CSCD 北大核心 2019年第3期466-471,共6页
针对非线性动态系统估计的不确定性及量测非线性问题,通过将观测软约束信息作为先验知识有效融入无迹卡尔曼滤波算法,本文提出了平滑约束无迹卡尔曼滤波器。为了解决约束问题,该算法通过数值优化法近似修正先验概率统计。遍历全局最优解... 针对非线性动态系统估计的不确定性及量测非线性问题,通过将观测软约束信息作为先验知识有效融入无迹卡尔曼滤波算法,本文提出了平滑约束无迹卡尔曼滤波器。为了解决约束问题,该算法通过数值优化法近似修正先验概率统计。遍历全局最优解,将采样的高斯西格玛点限制在可行域,从而,有效近似表征可行域的后验概率分布。最后,通过一维非平稳增长模型及纯方位机动目标跟踪两个仿真场景对滤波效果进行比较分析,结果表明,提出算法的估计性能在准确性和稳健性方面具有优越性。 展开更多
关键词 约束 数值优化 平滑约束无迹卡尔曼滤波
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