一种带多重次优渐消因子的扩展卡尔曼滤波器

本文提出了"强跟踪滤波器"的新概念,给出了强跟踪滤波器的一般结构,并提出了一个正 交性原理用于此类滤波器的设计.在此基础上,提出了一种具有强跟踪滤波器性能的带多重 次优渐消因子的扩展卡尔曼滤波器(SMFEKF),改进了文献[1]中提出的一种带单重次优渐消 因子的扩展卡尔曼滤波器(SFEKF).数值仿真说明了SMFEKF的有效性.  

移动机器人基于激光测距和单目视觉的室内同时定位和地图构建

该文研究了部分结构化室内环境中自主移动机器人同时定位和地图构建问题.基于激光和视觉传感器模型的不同,加权最小二乘拟合方法和非局部最大抑制算法被分别用于提取二维水平环境特征和垂直物体边缘.为完成移动机器人在缺少先验地图支持的室内环境中的自主导航任务,该文提出了同时进行扩展卡尔曼滤波定位和构建具有不确定性描述的二维几何地图的具体方法.通过对于SmartROB-2移动机器人平台所获得的实验结果和数据的分析讨论,论证了所提出方法的有效性和实用性.  

基于移动信标的无线传感器网络节点定位

提出了一种基于测距的移动信标节点定位方法.该方法采用一个移动信标节点,信标的移动方式采用高斯马尔可夫模型,该移动模型基本能遍历整个传感区域,能使未知节点获得足够定位信息;定位机制采用加权质心与扩展卡尔曼滤波算法相结合,先用加权质心算法进行初精度定位,进而用扩展卡尔曼滤波方法进行精确定位.通过对信标移动时间、移动速度、虚拟信标点个数、迭代次数等定位参数分别进行仿真试验,实验结果表明在相同条件下该方法与最小二乘法(LSE)及加权最小二乘法(WLSE)相比,其定位精度高,健壮性好,可扩展性强.  

空基多平台多传感器时间空间数据配准与目标跟踪

研究多个空中移动平台的时间空间数据配准与目标跟踪问题.首先给出空中移动平台传感器数据空间配准几何坐标转换算法;然后采用最小二乘法对多传感器异步测量数据进行时间配准;最后将目标的运动模型和传感器配准误差模型组合在同一个状态方程中,利用扩展Kalman滤波方程进行估计.Monte-Carlo仿真表明,该方法能同时有效地估计目标运动状态和传感器配准误差,比传统配准方法具有更快的收敛速度和更高的精度.  

Adaptive tuning of a Kalman filter via fuzzy logic for an intelligent AUV navigation system

This paper describes the implementation of an intelligent navigation system, based on the integrated use of the global positioning system (GPS) and several inertial navigation system (INS) sensors, for autonomous underwater vehicle (AUV) applications. A simple Kalman filter (SKF) and an extended Kalman filter (EKF) are proposed to be used subsequently to fuse the data from the INS sensors and to integrate them with the GPS data. The paper highlights the use of fuzzy logic techniques to the adaptation of the initial statistical assumption of both the SKF and EKF caused by possible changes in sensor noise characteristics. This adaptive mechanism is considered to be necessary as the SKF and EKF can only maintain their stability and performance when the algorithms contain the true sensor noise characteristics. In addition, fault detection and signal recovery algorithms during the fusion process to enhance the reliability of the navigation systems are also discussed herein. The proposed algorithms are implemented to real experimental data obtained from a series of AUV trials conducted by running the low-cost Hammerhead AUV, developed by the University of Plymouth and Cranfield University.  

Recursive 3-D Visual Motion Estimation Using Subspace Constraints

A structure from motion algorithm is described which recovers structure and camera position, modulo a projective ambiguity. Camera calibration is not required, and camera parameters such as focal length can be altered freely during motion. The structure is updated sequentially over an image sequence, in contrast to schemes which employ a batch process. A specialisation of the algorithm to recover structure and camera position modulo an affine transformation is described, together with a method to periodically update the affine coordinate frame to prevent drift over time. We describe the constraint used to obtain this specialisation.Structure is recovered from image corners detected and matched automatically and reliably in real image sequences. Results are shown for reference objects and indoor environments, and accuracy of recovered structure is fully evaluated and compared for a number of reconstruction schemes. A specific application of the work is demonstrated—affine structure is used to compute free space maps enabling navigation through unstructured environments and avoidance of obstacles. The path planning involves only affine constructions.  

基于全景视觉的移动机器人同步定位与地图创建研究

提出了一种基于全景视觉的移动机器人同步定位与地图创建（Omni-vSLAM）方法．该方法提取 颜色区域作为视觉路标；在分析全景视觉成像原理和定位不确定性的基础上建立起系统的观测模型，定位出 路标位置，进而通过扩展卡尔曼滤波算法（EKF）同步更新机器人位置和地图信息．实验结果证明了该方法在 建立环境地图的同时可以有效地修正由里程计造成的累积定位误差．  

基于彩色图像的移动机器人定位

本文利用彩色图像对移动机器人进行定位，将颜色由 Ｒ Ｇ Ｂ 空间转换到 Ｈ Ｓ Ｉ空间中，颜色成为图像的唯一特征，简化了图像的特征抽取，大大提高了图像的处理速度和特征抽取的鲁棒性．在结构上采用全局静态视觉，避免了对摄像机的控制，并使得定位时在环境中只需一个着色标记．在移动机器人运动过程中，利用动态窗口进一步减少数据处理量．考虑视觉系统的延时，推广卡尔曼滤波完成视觉与推算航行数据的融合．该定位方法已成功地应用于我们研制的移动机器人控制系统中，效果良好．  

卫星轨道估计中广义卡尔曼滤波算法改进

随着广义卡尔曼滤波越来越广泛的应用，其算法研究越来越深入。文章给出了一种轨道确定方法的广义尔曼滤模型，对广义卡尔曼滤渡过程中的状态预报给出了一种修改算法——迭代算法，对这种迭代算法和RKF7(Runge-Kutta-Fehlberg 7阶)算法所相应的滤波过程进行了计算机仿真，说明了离散误差对估计轨道的影响，迭代算法可以消减离散误差。通过把两种算法结果进行比较，表明迭代算法简捷、运行较快、且能达到一定的精度。  

室内移动机器人的视觉定位方法研究

针对地图未知的室内环境下的定位问题，提出了一种基于特征跟踪的视觉里程计方法．利用单目摄像头提取和跟踪环境特征点集，进而根据观测模型利用扩展卡尔曼滤波算法估算出机器人的位姿．办公室环境中的定位实验证明了方法的有效性．