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尺度Unscented变换在同时定位与地图创建算法中的应用研究 被引量:3
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作者 郭剑辉 赵春霞 +1 位作者 石杏喜 康亮 《兵工学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第7期859-863,共5页
同时定位与地图创建(SLAM)问题中运动及观测模型都是非线性的,当采用常用的扩展卡尔曼滤波(EKF)处理时需要通过Jacobian矩阵来线性化,由此带来的线性化误差影响了算法的一致性。本文将scaled unscented变换(scaled unscented transforma... 同时定位与地图创建(SLAM)问题中运动及观测模型都是非线性的,当采用常用的扩展卡尔曼滤波(EKF)处理时需要通过Jacobian矩阵来线性化,由此带来的线性化误差影响了算法的一致性。本文将scaled unscented变换(scaled unscented transformation,SUT)以两种不同的方式运用到SLAM算法中,一是将整个状态方程进行SUT变换,用UKF完全代替EKF进行状态估计;二是只对状态向量中的机器人位姿进行SUT变换,地图特征的预测及整个状态的更新还是用EKF处理,以一种混合的方式进行状态估计。最后通过大量的Monte-Carlo仿真实验表明,两种方法都能有效地降低EKF的线性化误差,且第二种方法计算效率更高。 展开更多
关键词 人工智能 同时定位与地图创建(SLAM) 扩展卡尔曼滤波(EKF) scaled unscented 变换(sut) 线性化误差
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基于SUT-EKF的DGPS/DR组合定位算法 被引量:4
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作者 石杏喜 王铁生 +1 位作者 黄波 赵春霞 《测绘学报》 EI CSCD 北大核心 2010年第5期528-533,共6页
针对基于DGPS/DR的移动机器人组合定位问题,采用一种尺度无迹变换扩展卡尔曼滤波(SUT-EKF)算法。根据组合定位系统中的状态方程是非线性的,并且观测方程是线性的特点,将SUT预测移动机器人位姿,利用EKF融合最新观测值更新机器人位姿。该... 针对基于DGPS/DR的移动机器人组合定位问题,采用一种尺度无迹变换扩展卡尔曼滤波(SUT-EKF)算法。根据组合定位系统中的状态方程是非线性的,并且观测方程是线性的特点,将SUT预测移动机器人位姿,利用EKF融合最新观测值更新机器人位姿。该算法在状态预测阶段避免计算Jacobian矩阵,从而有效地减小线性化对非线性系统误差的影响。仿真结果表明,该算法具有较好的滤波精度和稳定性。 展开更多
关键词 尺度无迹变换 扩展卡尔曼滤波 移动机器人 组合定位
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一种基于RBUKF滤波器的SLAM算法 被引量:8
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作者 康叶伟 黄亚楼 +1 位作者 孙凤池 苑晶 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2008年第1期17-19,29,共4页
同时定位与建图(SLAM)是智能机器人实现真正自治的必要前提,是一个比单独研究定位或者建图更加困难的课题。该文将基于SUT变换的RBUKF滤波器应用于平面静态环境下的同时定位与建图算法,它能够在同样计算复杂度的情况下,避免基于扩展卡... 同时定位与建图(SLAM)是智能机器人实现真正自治的必要前提,是一个比单独研究定位或者建图更加困难的课题。该文将基于SUT变换的RBUKF滤波器应用于平面静态环境下的同时定位与建图算法,它能够在同样计算复杂度的情况下,避免基于扩展卡尔曼滤波器(EKF)SLAM算法由于线性化误差大导致滤波器发散,从而出现建图错误的缺点。基于公共数据集的实验表明该方法估计的最终地图比EKF的方法精度高。 展开更多
关键词 同时定位与建图 Rao—Blackwellised unscented卡尔曼滤波器 sut变换
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基于差分演化算法的自适应无迹卡尔曼滤波 被引量:4
4
作者 金瑶 蔡之华 梁丁文 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2013年第4期838-843,共6页
该文在分析无迹变换缩放参数选择方法的基础上,通过对几种缩放参数选择方法的对比分析后,确定以缩放参数选择作为优化目标,将差分演化算法(Differential Evolution,DE)应用到无迹卡尔曼滤波(Unscented KalmanFilter,UKF)计算中,选择每... 该文在分析无迹变换缩放参数选择方法的基础上,通过对几种缩放参数选择方法的对比分析后,确定以缩放参数选择作为优化目标,将差分演化算法(Differential Evolution,DE)应用到无迹卡尔曼滤波(Unscented KalmanFilter,UKF)计算中,选择每时刻滤波误差最小的缩放参数。提出了基于差分演化算法的自适应无迹卡尔曼滤波算法。通过实验表明,这种自适应策略不仅能够有效提高UKF的精度,避免使用固定缩放参数时可能造成的滤波随机发散;而且不受缩放参数个数限制,可以应用到任意形式的UKF中。 展开更多
关键词 无迹卡尔曼滤波 无迹变换 缩放参数 差分演化
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含大规模风电场的电网概率无功优化调度 被引量:16
5
作者 尹青 杨洪耕 马晓阳 《电网技术》 EI CSCD 北大核心 2017年第2期514-520,共7页
针对大规模风电场输出功率随机波动且无功设备种类繁杂的典型特征引起的无功电压问题,建立了概率无功优化调度模型,并提出利用无迹变换和自适应聚焦粒子群算法的求解方法。模型中,利用基于无迹变换的概率潮流算法处理风电场及负荷功率... 针对大规模风电场输出功率随机波动且无功设备种类繁杂的典型特征引起的无功电压问题,建立了概率无功优化调度模型,并提出利用无迹变换和自适应聚焦粒子群算法的求解方法。模型中,利用基于无迹变换的概率潮流算法处理风电场及负荷功率的不确定性影响,并将动态无功设备投入容量计入目标函数,以考虑全网中静态无功设备和风电场处动态无功设备的协调调度。仿真测试结果表明,所提方法可以协调调度多种无功设备,且与蒙特卡洛模拟方法及传统无功优化调度方法相比,所提方法既可有效处理不确定功率变量的影响,又可广泛适应不同风电输出状态下的调度方案。 展开更多
关键词 大规模风电场 概率无功优化调度 无迹变换 动态无功设备 协调调度
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管道地理位置测量系统的动态初始对准方法 被引量:4
6
作者 杨理践 李晖 +1 位作者 靳鹏 高松巍 《沈阳工业大学学报》 EI CAS 北大核心 2015年第6期656-661,共6页
针对长输油气管道地理位置测量系统的初始对准问题,提出了一种新的动态初始对准方法.建立了管道地理位置测量系统状态误差模型和以基准点之间的航向角误差、速度误差和位置误差为观测量的观测模型,设计了变尺度无迹卡尔曼滤波动态初始... 针对长输油气管道地理位置测量系统的初始对准问题,提出了一种新的动态初始对准方法.建立了管道地理位置测量系统状态误差模型和以基准点之间的航向角误差、速度误差和位置误差为观测量的观测模型,设计了变尺度无迹卡尔曼滤波动态初始对准算法.结果表明,该算法所得初始对准俯仰角、航向角和横滚角的稳态误差分别为18.9'、6'和5',解决了姿态角周期性变化引起的初始对准精度差的问题,满足了管道地理位置测量系统的工程应用要求. 展开更多
关键词 管道检测 地理位置测量 捷联惯性导航 组合导航 初始对准 变尺度 无迹卡尔曼滤波 里程轮
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基于UKF与SIFT的车辆跟踪算法研究 被引量:2
7
作者 蒋庆斌 王浩 赵力 《计算机测量与控制》 CSCD 北大核心 2012年第10期2824-2826,共3页
车辆跟踪是智能交通系统中的一项关键技术,在研究现有车辆跟踪算法基础上,提出了一种基于UKF与SIFT的车辆跟踪算法:通过将车辆的外接矩形信息转化为UKF滤波参数,对车辆运动进行建模,结合SIFT特征匹配能够有效地解决车辆遮挡问题;实验结... 车辆跟踪是智能交通系统中的一项关键技术,在研究现有车辆跟踪算法基础上,提出了一种基于UKF与SIFT的车辆跟踪算法:通过将车辆的外接矩形信息转化为UKF滤波参数,对车辆运动进行建模,结合SIFT特征匹配能够有效地解决车辆遮挡问题;实验结果表明,该方法能够对运动车辆实现稳定的跟踪,并且能够有效地解决车辆遮挡问题。 展开更多
关键词 车辆跟踪 UKF滤波 SIFT特征
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单球无味卡尔曼滤波在飞船姿态估计中的应用 被引量:1
8
作者 唐小军 阎杰 张绪斌 《计算机测量与控制》 CSCD 北大核心 2009年第9期1822-1825,共4页
提出了一种用矢量观测来估计飞船姿态的单球无味卡尔曼滤波算法。该算法将单球无味变换与无味卡尔曼滤波结合起来,与采用尺度无味变换的无味卡尔曼滤波相比,具有更低的计算量。飞船的姿态运动学描述采用了四元数,而用广义罗德里格斯参... 提出了一种用矢量观测来估计飞船姿态的单球无味卡尔曼滤波算法。该算法将单球无味变换与无味卡尔曼滤波结合起来,与采用尺度无味变换的无味卡尔曼滤波相比,具有更低的计算量。飞船的姿态运动学描述采用了四元数,而用广义罗德里格斯参数来克服卡尔曼滤波过程中的四元数归一化误差。仿真结果表明,该算法比标准扩展卡尔曼滤波具有更低的姿态估计误差及更快的收敛率。与无味卡尔曼滤波相比,较低的计算量及相同的估计精度使该算法更适合在实时姿态估计中应用。 展开更多
关键词 无味卡尔曼滤波 姿态估计 四元数 尺度无味变换
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模糊自适应卡尔曼滤波在惯性/地磁导航中的应用 被引量:5
9
作者 徐广晨 翁泽宇 +1 位作者 丁红钢 唐学哲 《舰船科学技术》 2010年第5期68-72,共5页
为了提高自主、无源组合导航系统的精度和可靠性,针对惯性/地磁组合导航系统中滤波发散、量测噪声统计特征随实际情况不同而变化的问题,本文在无迹卡尔曼滤波的基础上,通过监测滤波新息的方差和均值变化,采用模糊自适应滤波算法,"... 为了提高自主、无源组合导航系统的精度和可靠性,针对惯性/地磁组合导航系统中滤波发散、量测噪声统计特征随实际情况不同而变化的问题,本文在无迹卡尔曼滤波的基础上,通过监测滤波新息的方差和均值变化,采用模糊自适应滤波算法,"在线"调整模型中的噪声方差阵,来改变滤波器的估计均方误差和滤波增益。通过自适应调整Sigma采样中权值的比例因子α,来解决UT变换的非局部效应,达到提高组合导航的精度的作用。仿真结果表明,模糊自适应卡尔曼滤波器可以有效的提高惯性/地磁组合导航系统,克服了传统滤波算法的缺点和不足,提高了滤波精度。 展开更多
关键词 模糊自适应 组合导航 比例因子 无迹卡尔曼滤波 UT变换
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基于SUKF的海洋溶菌酶发酵菌体浓度软测量 被引量:1
10
作者 朱湘临 何裕俊 +1 位作者 孙谧 王跃军 《江苏大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2013年第6期699-703,共5页
为准确、实时地测量海洋生物酶制剂发酵过程中的菌体活性浓度,提出了基于SUKF(scale unscented transformation kalman filter)算法的非线性状态估计软测量.算法采用Kalman滤波框架,嵌入非敏变换,通过变尺度变换有效解决发酵高维非线性... 为准确、实时地测量海洋生物酶制剂发酵过程中的菌体活性浓度,提出了基于SUKF(scale unscented transformation kalman filter)算法的非线性状态估计软测量.算法采用Kalman滤波框架,嵌入非敏变换,通过变尺度变换有效解决发酵高维非线性模型采样的聚集劣化效应.在σ点集对称采样策略中,根据发酵各维均值的先验信息增加了均值点.通过采用交叉检验办法选择模型参数,并将算法与支持向量机、径向基神经网络算法进行了试验比对.结果表明,SUKF软测量的训练和测试最小方均根统计误差减少2%左右.该软测量方法不需要建立精确的发酵模型和观测模型.对于非线性系统辨识,SUKF具有更好的泛化性能,且方法精度高. 展开更多
关键词 溶菌酶 菌体浓度 发酵过程 软测量 卡尔曼滤波 变尺度非敏变换
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一种视觉机器人演示学习的轨迹生成方法 被引量:1
11
作者 李建良 杜承烈 +1 位作者 赵晔 禹科 《西北工业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第6期1082-1087,共6页
目前,机器人演示学习已成为机器人学中最为活跃的研究课题之一,而作为演示学习三要点之一的轨迹生成便成为研究热点。轨迹生成是决定演示学习是否成功的重要因素,传统上使用SIFT算法生成轨迹,但是这种方法存在很多局限,例如特征点较多... 目前,机器人演示学习已成为机器人学中最为活跃的研究课题之一,而作为演示学习三要点之一的轨迹生成便成为研究热点。轨迹生成是决定演示学习是否成功的重要因素,传统上使用SIFT算法生成轨迹,但是这种方法存在很多局限,例如特征点较多、选择轨迹困难、轨迹存在一定噪声等。为此,提出了一种将SIFT、PCA和UKF等算法相结合的新的轨迹生成方法,通过实验仿真和机器人实体运行,结果表明了算法的有效性。 展开更多
关键词 演示学习 SIFT算法 主成分分析 无迹卡尔曼滤波
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简化SSUKF在车载SINS行进间对准中的应用
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作者 贾继超 李岁劳 +2 位作者 夏家和 冷月香 肖春雨 《压电与声光》 CSCD 北大核心 2010年第6期973-977,共5页
基于大失准角条件下的非线性初始对准误差模型,通过捷联惯导系统(SINS)与全球定位系统(GPS)的速度和位置匹配实现SINS行进中初始对准。为了降低滤波计算量,根据系统噪声为复杂加性噪声、量测噪声为简单加性噪声且量测方程是线性方程的特... 基于大失准角条件下的非线性初始对准误差模型,通过捷联惯导系统(SINS)与全球定位系统(GPS)的速度和位置匹配实现SINS行进中初始对准。为了降低滤波计算量,根据系统噪声为复杂加性噪声、量测噪声为简单加性噪声且量测方程是线性方程的特点,采用计算量小的简化超球面无迹卡尔曼滤波(SSUKF)对车载SINS进行行进间初始对准。最后进行SINS行进中初始对准仿真试验,结果表明大失准角条件下的SINS误差模型和简化SSUKF滤波估计法不仅适用于大失准角,同样适用于小失准角和大方位失准角。本对准方案可提高车辆机动能力。 展开更多
关键词 捷联惯导系统 初始对准 大失准角 超球面分布采样点变换(Ssut) 比例修正 行进间
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基于变尺度变换减少Sigma点的粒子滤波算法研究 被引量:7
13
作者 赵光琼 陈绍刚 +2 位作者 付奎 唐忠樑 贺威 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2015年第7期1350-1355,共6页
为了减少传统无味粒子滤波(Unscented particle filter,UPF)算法的计算负担,提出了最小斜度单形无味转换(Minimal skew simplex UT,MSSUT)方法,这种方法是用最小斜度无味卡尔曼滤波来产生粒子的重要性函数.它不仅能够扩大重要性分布与... 为了减少传统无味粒子滤波(Unscented particle filter,UPF)算法的计算负担,提出了最小斜度单形无味转换(Minimal skew simplex UT,MSSUT)方法,这种方法是用最小斜度无味卡尔曼滤波来产生粒子的重要性函数.它不仅能够扩大重要性分布与系统状态的后验概率密度的重叠性,而且能够通过减少Sigma点来减少计算负担.但是,随着状态空间维数的增加,Sigma点集的覆盖半径增大,导致了Sigma点集的聚集性变差.辅助随机变量变尺度无味变换(Auxiliary random variable formulation of the scaled unscented transformation,ASUT)能够克服Sigma点集分布扩展的缺点.所以,提出了一种高维空间中改进的变尺度最小斜度无味粒子滤波(Scaled minimal skew simplex unscented particle filter,SMSSUPF)算法.仿真结果表明:在高维状态空间中,与传统的无味粒子滤波(UPF)相比,计算复杂度和计算负担显著减少.与最小斜度无味粒子滤波(Minimal skew simplex unscented particle filter,MSSUPF)相比,SMSSUPF减少了系统噪声方差和测量噪声方差所带来的估计误差. 展开更多
关键词 Sigma点 最小斜度无味转换 粒子滤波 变尺度变换
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变尺度最小斜度UPF的Jerk模型机动跟踪研究
14
作者 李黎 刘忠 +1 位作者 张建强 贺静波 《信息工程大学学报》 2019年第3期286-290,共5页
为提高Jerk模型在复杂环境下对机动目标的跟踪能力,减小计算较精确机动目标状态的高阶模型的负担,提出变尺度最小斜度无味粒子滤波(Scaled Minimal Skew Simplex Unscented Particle Filter,SMSS-UPF)算法。SMSS-UPF在轻量级计算中解决... 为提高Jerk模型在复杂环境下对机动目标的跟踪能力,减小计算较精确机动目标状态的高阶模型的负担,提出变尺度最小斜度无味粒子滤波(Scaled Minimal Skew Simplex Unscented Particle Filter,SMSS-UPF)算法。SMSS-UPF在轻量级计算中解决非线性空间高维数滤波精度低的问题,同时满足重要性分布与后验概率密度的高重合性,可改善对弱Jerk模型机动的跟踪能力。仿真结果表明,SMSS-UPF能自适应逼近不同强度的Jerk机动进行跟踪,减小系统噪声方差和测量噪声方差带来的估计误差。与传统UPF相比,计算复杂度显著减小。 展开更多
关键词 JERK模型 机动目标 变尺度最小斜度无味变换 粒子滤波
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基于SUKF与SIFT特征的红外目标跟踪算法研究 被引量:10
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作者 郑红 郑晨 +1 位作者 闫秀生 陈海霞 《光电子.激光》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第4期791-797,共7页
针对复杂红外背景下单一跟踪算法难以准确定位运动目标的问题,提出了基于尺度无迹卡尔曼滤波(SUKF,scale unscented Kalman filter)与尺度不变特征变换(SIFT,scale invariant featuretransform)相结合的红外运动目标跟踪方法。首先,通过... 针对复杂红外背景下单一跟踪算法难以准确定位运动目标的问题,提出了基于尺度无迹卡尔曼滤波(SUKF,scale unscented Kalman filter)与尺度不变特征变换(SIFT,scale invariant featuretransform)相结合的红外运动目标跟踪方法。首先,通过SUKF算法对状态空间进行滤波估计,确定运动目标的初步位置,并以此建立局部SIFT特征检测域。其次,SIFT算法在该局部检测域内对运动目标进行特征提取与匹配,最终实现对目标的准确定位;同时,利用定位结果更新并校正SUKF的状态模型。实验结果表明,本文提出的基于SUKF-SIFT的跟踪策略与相关算法相比,体现出较好的跟踪效果与实时性能。 展开更多
关键词 红外目标跟踪 尺度不变特征变换(SIFT)特征 尺度无迹卡尔曼滤波(SUKF) 局部检测
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