基于预测滤波的光电跟踪技术研究进展

随着传动系统的进步以及传感器技术的发展,光电跟踪系统的应用领域不断拓展,系统针对的跟踪目标也从高空、远距离、速度快、运动规律强的传统目标进一步拓展到了低空、距离近、速度慢、运动规律弱的新型目标。面对新型的跟踪目标,光电跟踪系统需考虑进一步提升光电跟踪技术以提高系统的跟踪能力。前馈控制是一种提高系统跟踪能力非常有效的手段,前馈控制的关键在于获取实时准确的目标运动状态,但探测目标的图像传感器一般都存在不可忽略的时间延迟。因此就形成了基于预测滤波的光电跟踪技术研究方向。回顾目前主流的4种基于预测滤波的光电跟踪技术,通过仿真实验分别从频域和时域对比这4种方法性能,然后总结了这4种方法的优缺点并指出此项技术未来的发展方向。

基于传感器优化与鲁棒预测的等效加速度前馈

在一类仅安装MEMS加速度计和图像传感器的光电跟踪系统中,等效加速度前馈控制方法能够有效提高系统的跟踪能力。但是,加速度计低频噪声、目标合成轨迹延迟和运动模型不确定性,会对跟踪效果带来限制。因此,本文提出一种基于传感器优化与鲁棒预测的等效加速度前馈方法,来进一步提升系统的跟踪能力。使用加速度计测量值和系统加速度模型计算值进行频域融合,可以优化加速度计的低频性能;而采用鲁棒预测算法,能够减弱目标合成轨迹延迟及运动模型不确定性的影响,获得更准确的加速度前馈值。实验结果表明,该方法可以提高系统在0.1 Hz~4.5 Hz的跟踪能力。