DD1滤波及其在非线性系统识别中的应用

DD1滤波是一种基于多元插值计算,将函数按多项式近似展开的非线性滤波方法,相对于扩展卡尔曼滤波而言,它不需要对函数进行微分运算,使得计算大为简化,且具有与扩展卡尔曼滤波相当甚至优于它的估计性能,适用范围较广。对DD1滤波及其在非线性系统识别中的应用进行了分析,给出了计算实例,计算结果表明了该方法的有效性和实用性。

单目视觉中基于IEKF,DD1及DD2滤波器的位姿和运动估计(英文)

用单摄像机所获取的二维(2D)图像来估计两坐标之间的相对位姿和运动在实际应用中是可取的,其难点是从物体的三维(3D)特征投影到2D图像特征的过程是一个非线性变换,把基于单目视觉的位姿和运动估计系统定义为一个非线性随机模型,分别以迭代扩展卡尔曼滤波器(IEKF)、一阶斯梯林插值滤波器(DD1)和二阶斯梯林插值滤波器(DD2)作非线性状态估计器来估计位姿和运动.为了验证每种估计器的相对优点,用文中所提方法对每种估计器都作了仿真实验,实验结果表明DD1和DD2滤波器的特性要比IEKF好.