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基于IQPSO-EKF的多传感器融合姿态测量方法研究
1
作者
胡启国
王磊
+1 位作者
马鉴望
任渝荣
《机电工程》
CAS
北大核心
2024年第2期353-363,共11页
为解决自动化竖井掘进设备的定位调姿精度对竖井、孔桩挖掘效率与质量的影响,提出了一种基于改进量子粒子群(IQPSO)-扩展卡尔曼滤波(EKF)的姿态测量算法,以提高微机电系统(MEMS)传感器测量精度。首先,对MEMS传感器数据进行了预处理(除...
为解决自动化竖井掘进设备的定位调姿精度对竖井、孔桩挖掘效率与质量的影响,提出了一种基于改进量子粒子群(IQPSO)-扩展卡尔曼滤波(EKF)的姿态测量算法,以提高微机电系统(MEMS)传感器测量精度。首先,对MEMS传感器数据进行了预处理(除噪、滤波、校准等);然后,参考现有飞行器的坐标系,建立了姿态解算模型,通过姿态角数学模型及运动学分析,构建了EFK状态方程,针对EKF方法参数估计不准确的问题,以分段混沌映射优化初始种群,引入平均位置最优值来避免陷入局部最优的IQPSO-EFK算法,优化EKF的系统、测量噪声的协方差参数;最后,对改进算法和三组姿态误差估计进行了对比实验。研究结果表明:对比三种典型目标函数,IQPSO-EFK相较于普通粒子群算法(QPSO-EFK)具有更强的寻优能力与收敛精度;对比三组旋转速度姿态测量误差,基于IQPSO-EKF算法的姿态测量方法在测量误差时比真实测量误差减少了约86.3%,比扩展卡尔曼滤波减少了约68.7%,比普通粒子群算法减少了约28.2%,证明该算法有效地提高了MEMS传感器测量精度。
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关键词
竖井掘进
角度测量仪器
姿态测量
微机电系统传感器
多传感器融合
改进量子粒子群-扩展卡尔曼滤波
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职称材料
题名
基于IQPSO-EKF的多传感器融合姿态测量方法研究
1
作者
胡启国
王磊
马鉴望
任渝荣
机构
重庆交通大学机电与车辆工程学院
出处
《机电工程》
CAS
北大核心
2024年第2期353-363,共11页
基金
国家自然科学基金资助项目(52175042)。
文摘
为解决自动化竖井掘进设备的定位调姿精度对竖井、孔桩挖掘效率与质量的影响,提出了一种基于改进量子粒子群(IQPSO)-扩展卡尔曼滤波(EKF)的姿态测量算法,以提高微机电系统(MEMS)传感器测量精度。首先,对MEMS传感器数据进行了预处理(除噪、滤波、校准等);然后,参考现有飞行器的坐标系,建立了姿态解算模型,通过姿态角数学模型及运动学分析,构建了EFK状态方程,针对EKF方法参数估计不准确的问题,以分段混沌映射优化初始种群,引入平均位置最优值来避免陷入局部最优的IQPSO-EFK算法,优化EKF的系统、测量噪声的协方差参数;最后,对改进算法和三组姿态误差估计进行了对比实验。研究结果表明:对比三种典型目标函数,IQPSO-EFK相较于普通粒子群算法(QPSO-EFK)具有更强的寻优能力与收敛精度;对比三组旋转速度姿态测量误差,基于IQPSO-EKF算法的姿态测量方法在测量误差时比真实测量误差减少了约86.3%,比扩展卡尔曼滤波减少了约68.7%,比普通粒子群算法减少了约28.2%,证明该算法有效地提高了MEMS传感器测量精度。
关键词
竖井掘进
角度测量仪器
姿态测量
微机电系统传感器
多传感器融合
改进量子粒子群-扩展卡尔曼滤波
Keywords
shaft boring
angle measuring instrument
attitude measurement
micro-electro-mechanical system(MEMS)sensors
multi-sensor fusion
improved quantum particle swarm optimization-extended Kalman filter(IQPSO-EKF)
分类号
TH712 [机械工程—测试计量技术及仪器]
TU63 [建筑科学—建筑技术科学]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
基于IQPSO-EKF的多传感器融合姿态测量方法研究
胡启国
王磊
马鉴望
任渝荣
《机电工程》
CAS
北大核心
2024
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