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基于变分贝叶斯双尺度自适应时变噪声容积卡尔曼滤波的同步定位与建图算法
被引量：
1
1
作者
李帅永
谢现乐
+2 位作者
毛文平
杨雪梅
聂嘉炜
《电子与信息学报》
EI
CSCD
北大核心
2023年第3期1006-1014,共9页
为解决移动机器人在同步定位与建图(SLAM)中因系统噪声和观测噪声时变导致状态估计精度降低的问题,该文提出一种基于变分贝叶斯的双尺度自适应时变噪声容积卡尔曼滤波SLAM算法(DSACKF SLAM)。该算法采用逆Wishart分布对一步预测误差协...
为解决移动机器人在同步定位与建图(SLAM)中因系统噪声和观测噪声时变导致状态估计精度降低的问题,该文提出一种基于变分贝叶斯的双尺度自适应时变噪声容积卡尔曼滤波SLAM算法(DSACKF SLAM)。该算法采用逆Wishart分布对一步预测误差协方差矩阵P_(k|k–1)和观测噪声协方差矩阵R_(k)建模,分别用来降低系统噪声和观测噪声的影响,并利用变分贝叶斯滤波实现对移动机器人状态向量X_(k),P_(k|k–1)和R_(k)的联合估计。分别在系统噪声和观测噪声时变和时不变的条件下进行仿真实验,结果表明与基于无迹卡尔曼滤波的SLAM算法(UKF SLAM)、自适应更新观测噪声的容积卡尔曼滤波的SLAM算法(VB-ACKF SLAM)相比,所提DSACKF SLAM算法在噪声时变时,平均位置误差分别减小1.54 m,3.47 m;噪声时不变时,平均位置误差分别减小0.62 m,1.41 m,证明DSACKF SLAM算法有更好的估计性能。
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关键词
同步定位与建图
容积卡尔曼滤波
变分贝叶斯
一步预测误差
协方差
矩阵
观测
噪声
协方差
矩阵
下载PDF
职称材料
基于ARIMA模型的未知观测噪声协方差矩阵的卡尔曼滤波技术
2
作者
邢思远
张逊
徐国亮
《舰船电子对抗》
2020年第2期65-69,74,共6页
针对雷达测量数据中存在的非平稳误差的问题,同时在观测噪声协方差矩阵未知的情况下,提出了应用自回归和滑动平均(ARIMA)模型对非平稳数据进行数据建模,在此基础上推导出观测噪声协方差矩阵的递推公式,并以ARIMA模型中新序列作为状态向...
针对雷达测量数据中存在的非平稳误差的问题,同时在观测噪声协方差矩阵未知的情况下,提出了应用自回归和滑动平均(ARIMA)模型对非平稳数据进行数据建模,在此基础上推导出观测噪声协方差矩阵的递推公式,并以ARIMA模型中新序列作为状态向量进行卡尔曼滤波与预测。通过仿真实验验证,本文提出的方法可以合理有效地抑制误差,提高预测精度。
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关键词
自回归滑动平均模型
观测
噪声
协方差
矩阵
卡尔曼滤波
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职称材料
题名
基于变分贝叶斯双尺度自适应时变噪声容积卡尔曼滤波的同步定位与建图算法
被引量：
1
1
作者
李帅永
谢现乐
毛文平
杨雪梅
聂嘉炜
机构
重庆邮电大学工业物联网与网络化控制教育部重点实验室
出处
《电子与信息学报》
EI
CSCD
北大核心
2023年第3期1006-1014,共9页
基金
国家自然科学基金(61703066)
重庆市基础研究与前沿探索项目(cstc2018jcyjAX0536)
重庆市技术创新与应用发展专项(cstc2018jszx-cyztzxX0028,cstc2019jscx-fxydX0042,cstc2019jscx-zdztzxX0053)。
文摘
为解决移动机器人在同步定位与建图(SLAM)中因系统噪声和观测噪声时变导致状态估计精度降低的问题,该文提出一种基于变分贝叶斯的双尺度自适应时变噪声容积卡尔曼滤波SLAM算法(DSACKF SLAM)。该算法采用逆Wishart分布对一步预测误差协方差矩阵P_(k|k–1)和观测噪声协方差矩阵R_(k)建模,分别用来降低系统噪声和观测噪声的影响,并利用变分贝叶斯滤波实现对移动机器人状态向量X_(k),P_(k|k–1)和R_(k)的联合估计。分别在系统噪声和观测噪声时变和时不变的条件下进行仿真实验,结果表明与基于无迹卡尔曼滤波的SLAM算法(UKF SLAM)、自适应更新观测噪声的容积卡尔曼滤波的SLAM算法(VB-ACKF SLAM)相比,所提DSACKF SLAM算法在噪声时变时,平均位置误差分别减小1.54 m,3.47 m;噪声时不变时,平均位置误差分别减小0.62 m,1.41 m,证明DSACKF SLAM算法有更好的估计性能。
关键词
同步定位与建图
容积卡尔曼滤波
变分贝叶斯
一步预测误差
协方差
矩阵
观测
噪声
协方差
矩阵
Keywords
Simultaneous Localization And Mapping(SLAM)
Cubature Kalman Filter(CKF)
Variational Bayes
One-step prediction error covariance matrix
Observed noise covariance matrix
分类号
TN713 [电子电信—电路与系统]
TP242 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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职称材料
题名
基于ARIMA模型的未知观测噪声协方差矩阵的卡尔曼滤波技术
2
作者
邢思远
张逊
徐国亮
机构
江苏自动化研究所
出处
《舰船电子对抗》
2020年第2期65-69,74,共6页
文摘
针对雷达测量数据中存在的非平稳误差的问题,同时在观测噪声协方差矩阵未知的情况下,提出了应用自回归和滑动平均(ARIMA)模型对非平稳数据进行数据建模,在此基础上推导出观测噪声协方差矩阵的递推公式,并以ARIMA模型中新序列作为状态向量进行卡尔曼滤波与预测。通过仿真实验验证,本文提出的方法可以合理有效地抑制误差,提高预测精度。
关键词
自回归滑动平均模型
观测
噪声
协方差
矩阵
卡尔曼滤波
Keywords
autoregressive moving average model
observation noise covariance matrix
Kalman filtering
分类号
TN713 [电子电信—电路与系统]
下载PDF
职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于变分贝叶斯双尺度自适应时变噪声容积卡尔曼滤波的同步定位与建图算法
李帅永
谢现乐
毛文平
杨雪梅
聂嘉炜
《电子与信息学报》
EI
CSCD
北大核心
2023
1
下载PDF
职称材料
2
基于ARIMA模型的未知观测噪声协方差矩阵的卡尔曼滤波技术
邢思远
张逊
徐国亮
《舰船电子对抗》
2020
0
下载PDF
职称材料
已选择
0
条
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参考文献
引证文献
统计分析
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