机动目标跟踪的IMM无迹信息滤波方法

针对非线性观测条件下的机动目标跟踪误差较大的问题,提出了一种交互式多模型(IMM)和无迹信息滤波(UIF)法对目标进行跟踪。利用无迹变换(UT)和信息滤波(IF)避免了非线性估计问题下的线性化误差和对雅可比矩阵的直接求取,并通过分析模型集合下不同模型的概率变化情况,实现了对目标运动的状态估计。仿真结果表明,与IMM 扩展卡尔曼滤波(EKF)相比,该文提出的IMM UIF目标跟踪法提高了估计精度,较好地完成了对目标的跟踪。     

基于贝赛尔曲线的四旋翼无人机轨迹优化

针对四旋翼无人机路径规划中生成的轨迹的位移、速度、加速度函数都存在大量不可导点的问题,提出了一种基于贝塞尔曲线的最小高阶位移导数轨迹的优化方法。首先,通过最小位移导数的方法对快速行进算法生成轨迹进行优化,给四旋翼位置环控制器提供输入;进而,给最小位移导数法引入了贝塞尔曲线再优化,通过讨论四旋翼无人机飞行的约束条件,将其转化为凸二次规划问题并使用内点法完成求解;最后,在ROS下的Rviz三维可视化界面对优化前后轨迹进行仿真。仿真结果表明,经贝赛尔曲线优化后的轨迹都是连续可导的,解决了四旋翼无人机飞行过程中能量损失等问题。