基于鲁棒时变卡尔曼滤波估计的无人机视觉编队

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基于鲁棒自适应Kalman滤波平台标定数据处理

第１２卷
第２６期
２１０２年９月
科
学
技
术
与
工
程
Ｖｏ．２Ｎｏ２６Ｓｐ．２０１１１．ｅ２
１７ — １１ｆ０２２ — ８３０６１８５２１）６６５ —４
ＳｉｎｃｃｏｏｙａｇｎｅｉｇｃｅｅＴｅｈｎｌｇｎｄＥｎｉｅｒｎ
图１阵风干扰下陀螺原始漂移数据
６５８４
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１２卷
１２数据平稳性检验．
ｆ
陀螺在生产安装过程中，由于各种因素的影响会产生安装误差，就导致了陀螺漂移数据表现出这
一
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定的趋向性，以需要对其进行平稳性检验。所常用的检验方法有参数和非参数分析法两类，
响，这种条件并不适用于本文所研究的情况，以所必须要选用一种收敛效果好的滤波算法，棒自适鲁
香农定理：采样频率必须大于信号最高频率的
两倍。这一定理是信号采集的依据，文所采样的本间隔为０１ｓ采样时长为６，．，０ｓ这样就得到了６００个数据，图１所示。如
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无人机目标跟踪与识别算法研究与实现

无人机目标跟踪与识别算法研究与实现无人机（Unmanned Aerial Vehicle, UAV）作为一种重要的航空器概念，已经在各个领域得到广泛应用。

无人机的目标跟踪与识别是其应用的重要环节，通过准确地跟踪和识别目标，无人机可以在军事、民用和商业领域发挥巨大的作用。

本文将就无人机目标跟踪与识别算法的研究与实现进行详细探讨。

一、无人机目标跟踪算法研究与实现无人机目标跟踪算法的目标是识别并实时跟踪移动目标，以确保无人机能够随着目标的运动保持跟踪。

常见的无人机目标跟踪算法主要包括基于特征的算法、基于深度学习的算法和基于卡尔曼滤波的算法等。

基于特征的算法是最早的无人机目标跟踪算法之一。

该算法通过提取目标的特征如颜色、纹理或形状，然后使用目标特征与图像块进行匹配来实现目标跟踪。

然而，由于受到光照、背景干扰等因素的影响，基于特征的算法往往对目标的跟踪效果不理想。

基于深度学习的无人机目标跟踪算法近年来得到了广泛关注和应用。

利用卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）等深度学习模型，可以实现目标的自动识别和跟踪。

这些模型通过学习大量标注好的图像数据集，可以更好地提取目标的视觉特征。

同时，深度学习算法还具有适应性强、鲁棒性好的优点，可以应对不同场景和复杂环境下的目标跟踪需求。

基于卡尔曼滤波的算法是一种常用的目标跟踪算法。

该算法通过对目标的运动进行建模，并通过不断更新目标的位置和速度信息来实现目标跟踪。

虽然基于卡尔曼滤波的算法对目标跟踪的效果较好，但该算法对于目标的非线性运动和环境噪声较为敏感，因此在实际应用中仍然需要进一步改进。

二、无人机目标识别算法研究与实现无人机目标识别算法的目标是通过对获取的图像或视频数据进行分析和处理，以识别出图像中的目标。

常见的无人机目标识别算法主要包括基于模板匹配的算法、基于形状描述符的算法和基于深度学习的算法等。

基于模板匹配的算法是最简单直观的无人机目标识别算法之一。

《2024年基于视觉感知的无人机目标识别与跟踪技术研究》范文

《基于视觉感知的无人机目标识别与跟踪技术研究》篇一一、引言随着无人机技术的飞速发展，其在军事、民用和商业领域的应用越来越广泛。

其中，基于视觉感知的无人机目标识别与跟踪技术成为了研究的热点。

这项技术通过无人机搭载的摄像头等视觉传感器，实现对目标的快速、准确识别与跟踪，为无人机的智能化、自主化提供了重要支持。

本文将针对基于视觉感知的无人机目标识别与跟踪技术进行深入研究，分析其技术原理、方法及挑战，并探讨其应用前景。

二、视觉感知技术原理及方法1. 视觉感知技术原理视觉感知技术主要通过无人机搭载的摄像头等视觉传感器，获取目标图像信息。

通过对图像的处理与分析，提取目标的特征信息，如形状、大小、颜色、纹理等，进而实现对目标的识别与跟踪。

2. 目标识别方法（1）基于特征的目标识别：通过提取目标的特征信息，如边缘、角点、纹理等，与预先设定的模板进行匹配，实现目标的识别。

（2）基于深度学习的目标识别：利用深度学习算法，对大量图像数据进行训练，学习目标的特征信息，实现目标的自动识别。

3. 目标跟踪方法（1）基于特征点的目标跟踪：通过提取目标的特征点，利用光流法、卡尔曼滤波等方法，实现对目标的跟踪。

（2）基于深度学习的目标跟踪：利用深度学习算法，对目标进行实时检测与跟踪，实现目标的稳定跟踪。

三、技术挑战与解决方案1. 复杂环境下的目标识别与跟踪在复杂环境下，如光照变化、阴影遮挡、背景干扰等，目标识别的准确性和稳定性会受到影响。

为解决这一问题，可以采取多传感器融合的方法，将视觉传感器与其他传感器（如雷达、激光雷达等）的信息进行融合，提高目标识别的准确性。

同时，利用深度学习算法，学习复杂环境下的目标特征信息，提高目标识别的鲁棒性。

2. 实时性要求高无人机在执行任务时，需要实时对目标进行识别与跟踪。

为满足实时性要求，可以优化算法的运算速度，采用高效的图像处理技术，以及利用并行计算等方法，提高运算速度。

同时，对无人机硬件设备进行升级，提高其处理能力。

计算机视觉中的多目标跟踪与鲁棒算法分析

计算机视觉中的多目标跟踪与鲁棒算法分析引言计算机视觉是人工智能领域的重要分支之一，通过使用计算机和摄像头等设备，使得计算机能够理解和解析图像或视频中的信息。

多目标跟踪是计算机视觉领域中的一个重要问题，涉及到识别和跟踪图像或视频中的多个目标。

为了保证多目标跟踪算法的鲁棒性和准确性，需要采用一些鲁棒算法来处理不同场景和条件下的挑战。

一、多目标跟踪的概述多目标跟踪是指在图像或视频序列中同时跟踪多个目标，目标可以是人、车辆、动物等各种不同类别的物体。

多目标跟踪的目标是从目标的初始位置开始，在接下来的图像或视频帧中准确地预测和定位目标位置，从而实现目标的连续跟踪。

多目标跟踪在许多实际应用中起着重要作用，例如视频监控、智能交通系统和机器人导航等领域。

二、多目标跟踪的挑战在实际应用中，多目标跟踪面临着一些挑战。

首先，目标可能具有不同的外观和形状，这导致跟踪算法需要具备较强的适应性。

其次，目标可能在运动过程中发生姿态变换、遮挡或者尺度变化等情况，这会对跟踪算法的准确性提出更高的要求。

此外，光照变化、噪声干扰和背景混杂等问题也会影响跟踪算法的鲁棒性和准确性。

三、多目标跟踪算法的分类针对多目标跟踪问题，研究者提出了许多不同的算法。

根据使用的方法，多目标跟踪算法可以分为两大类：基于关联的方法和基于检测的方法。

基于关联的方法，通过将多个目标的位置信息进行关联，确定目标在不同帧之间的运动轨迹。

这类方法的步骤通常包括目标检测、特征提取、目标关联和目标跟踪等。

其中，目标关联是关键步骤之一，它通过测量目标之间的相似度来确定目标之间的联系。

基于检测的方法，直接在每一帧中对目标进行检测和定位，而不需要进行目标的关联。

这类算法通常使用卷积神经网络（CNN）等深度学习方法进行目标检测，然后使用跟踪器跟踪检测到的目标。

四、常见的多目标跟踪算法1. 多尺度跟踪算法多尺度跟踪算法能够在目标发生尺度变化时保持鲁棒性，实现对目标的准确跟踪。

其中，基于卡尔曼滤波的多尺度跟踪算法常用于预测目标的位置和尺度。

卡尔曼滤波在电池状态预估中的鲁棒性分析

《电动汽车科技发展“十二五”专项规划》的提出，对国内电动汽车“三纵三横”领域的相关技术制定了相关标准。动力电池作为“三横”领域的重点发展对象，“十二五”专项规划对其循环寿命、能量密度、功率密度及允许承受最大脉冲充放电等相关性能提出了更高的要求，并且随着动力电池性能的提升，电动汽车在对动力电池的使用及使用模式的转换方面拥有了更大的自由度，同时也给电池管理系统在动力电池状态估计上造成了相对的难度。由于卡尔曼滤波（Kalman Filter， KF）算法是对随机状态空间模型导出的线性动态系统状态的最小方差估计[1]，并且是具有递归结构的有限维离散时间系统，适合运用数字处理单元实现，因此目前广泛应用于动力电池状态估计领域。
时间（s）
（a） 1C （60 A）恒流放电阶段
时间（s）
（b） 1C （60 A）恒流充电阶段
时间（s）
（c） SOC=1，1C （60 A）脉冲放电阶段
电池模型精度及速度的关系，本文选取文献［7］所提出的一
阶滞后效应等效电路模型作为 KF 算法中的状态方程及测量方
程，如公式（1）～（3）所示。
蓘蓡蓘蓡蓘蓡 hk+1
z k+1
＝
F（ik） 0 01
hk zk
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＋
山
山山山山删山
-
浊i吟t Cn
蓘蓡 ik
M（z，z）
企业技术实践
2018 年第 3 期（总第 437 期）
卡尔曼滤波在电池状态预估中的鲁棒性分析
赵奕凡（上汽通用五菱汽车股份有限公司，广西柳州 545007）
【摘要】卡尔曼滤波器是基于状态空间模型的最小方差估计，广泛应用于动力电池状态估计领域。而在实际运用中，运用卡尔曼滤波 a 算法对动力电池状态进行估算的结果通常会出现发散的现象。为了解决这一问题，文章从算法的发散根源出发，根据不同的发散因子，提出相应的改进措施，确保卡尔曼滤波的鲁棒性，并以扩展卡尔曼滤波估算动力电池的电荷状态为例，通过算法改进前后的结果对比，验证了改进算法的有效性，同时也为无迹卡尔曼滤波、中心差分滤波、高斯埃尔米特滤波等相关算法的鲁棒性改进提供了理论指导与参考。【关键词】卡尔曼滤波；动力电池；状态预估；收敛；发散【中图分类号】TN713 【文献标识码】A 【文章编号】1674-0688（2018）03-0166-05

基于不变扩展卡尔曼滤波的无人机姿态估计

收稿日期：２０２２－０８－２４基金项目：国家自然科学基金（６２２０３１９１）引用格式：李世强，易文俊．基于不变扩展卡尔曼滤波的无人机姿态估计［Ｊ］．测控技术，２０２３，４２（９）：４４－５０．ＬＩＳＱ，ＹＷＪ．ＵＡＶＡｔｔｉｔｕｄｅＥｓｔｉｍａｔｉｏｎＢａｓｅｄｏｎＩｎｖａｒｉａｎｔＥｘｔｅｎｄｅｄＫａｌｍａｎＦｉｌｔｅｒ［Ｊ］．Ｍｅａｓｕｒｅｍｅｎｔ＆ＣｏｎｔｒｏｌＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，２０２３，４２（９）：４４－５０．基于不变扩展卡尔曼滤波的无人机姿态估计李世强，易文俊（南京理工大学瞬态物理国家重点实验室，江苏南京　２１００９４）摘要：为解决四旋翼无人机姿态估计问题，提出了一种不变扩展卡尔曼滤波（ＩｎｖａｒｉａｎｔＥｘｔｅｎｄｅｄＫａｌｍａｎＦｉｌｔｅｒ，ＩｎＥＫＦ）算法，用于同时估计四旋翼的姿态和惯性测量单元（ＩｎｅｒｔｉａｌＭｅａｓｕｒｅｍｅｎｔＵｎｉｔ，ＩＭＵ）的陀螺仪偏差。

利用李群理论和不变观测器设计方法，将算法表述为一个连续时间随机非线性滤波器，其状态空间由直积矩阵李群ＳＯ（３）×Ｒ３给出，ＳＯ（３）中的估计值由ＩＭＵ对重力矢量和地球磁场向量测量值加以修正。

为在无人机上实现该算法，将状态和协方差传播方程离散化。

最后，所提滤波算法相对于现有算法的性能优势通过仿真实验得到了验证。

关键词：四旋翼无人机；ＳＯ（３）；扩展卡尔曼滤波；姿态估计中图分类号：ＴＰ１８文献标志码：Ａ文章编号：１０００－８８２９（２０２３）０９－００４４－０７ｄｏｉ：１０．１９７０８／ｊ．ｃｋｊｓ．２０２３．０１．２０２ＵＡＶＡｔｔｉｔｕｄｅＥｓｔｉｍａｔｉｏｎＢａｓｅｄｏｎＩｎｖａｒｉａｎｔＥｘｔｅｎｄｅｄＫａｌｍａｎＦｉｌｔｅｒＬＩＳｈｉｑｉａｎｇ牞ＹＩＷｅｎｊｕｎ牗ＮａｔｉｏｎａｌＫｅｙＬａｂｏｒａｔｏｒｙｏｆＴｒａｎｓｉｅｎｔＰｈｙｓｉｃｓ牞ＮａｎｊｉｎｇＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＳｃｉｅｎｃｅａｎｄＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ牞Ｎａｎｊｉｎｇ２１００９４牞Ｃｈｉｎａ牘Ａｂｓｔｒａｃｔ牶ＴｏｓｏｌｖｅｔｈｅａｔｔｉｔｕｄｅｅｓｔｉｍａｔｉｏｎｐｒｏｂｌｅｍｏｆｑｕａｄｒｏｔｏｒＵＡＶｓ牞ａｎｉｎｖａｒｉａｎｔｅｘｔｅｎｄｅｄＫａｌｍａｎｆｉｌｔｅｒ牗ＩｎＥＫＦ牘ａｌｇｏｒｉｔｈｍｉｓｐｒｏｐｏｓｅｄｆｏｒｓｉｍｕｌｔａｎｅｏｕｓｅｓｔｉｍａｔｉｏｎｏｆｑｕａｄｒｏｔｏｒａｔｔｉｔｕｄｅａｎｄｇｙｒｏｓｃｏｐｅｂｉａｓｏｆｉｎｅｒｔｉａｌｍｅａｓｕｒｅｍｅｎｔｕｎｉｔ牗ＩＭＵ牘．ＵｔｉｌｉｚｉｎｇＬｉｅｇｒｏｕｐｔｈｅｏｒｙａｎｄｉｎｖａｒｉａｎｔｏｂｓｅｒｖｅｒｄｅｓｉｇｎｍｅｔｈｏｄｓ牞ｔｈｅａｌｇｏｒｉｔｈｍｉｓｆｏｒｍｕｌａｔｅｄａｓａｃｏｎｔｉｎｕｏｕｓｔｉｍｅｓｔｏｃｈａｓｔｉｃｎｏｎｌｉｎｅａｒｆｉｌｔｅｒ牞ｗｉｔｈｓｔａｔｅｓｐａｃｅｇｉｖｅｎｂｙｔｈｅｄｉｒｅｃｔｐｒｏｄｕｃｔｍａｔｒｉｘＬｉｅｇｒｏｕｐＳＯ牗３牘×Ｒ３牞ａｎｄｔｈｅｅｓｔｉｍａｔｅｄｖａｌｕｅｓｉｎＳＯ牗３牘ａｒｅｃｏｒｒｅｃｔｅｄｂｙＩＭＵｍｅａｓｕｒｅｍｅｎｔｓｏｆｔｈｅｇｒａｖｉｔｙｖｅｃｔｏｒａｎｄｔｈｅＥａｒｔｈｓｍａｇｎｅｔｉｃｆｉｅｌｄｖｅｃｔｏｒ．ＴｏｉｍｐｌｅｍｅｎｔｔｈｅａｌｇｏｒｉｔｈｍｏｎＵＡＶｓ牞ｔｈｅｓｔａｔｅａｎｄｃｏｖａｒｉａｎｃｅｐｒｏｐａｇａｔｉｏｎｅｑｕａｔｉｏｎｓａｒｅｄｉｓｃｒｅｔｉｚｄ．Ｆｉｎａｌｌｙ牞ｔｈｅｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅａｄｖａｎｔａｇｅｏｆｔｈｅｐｒｏｐｏｓｅｄｆｉｌｔｅｒｏｖｅｒｅｘｉｓｔｉｎｇａｌｇｏｒｉｔｈｍｓｉｓｖｅｒｉｆｉｅｄｂｙｓｉｍｕｌａｔｉｏｎｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔｓ．Ｋｅｙｗｏｒｄｓ牶ｑｕａｄｒｏｔｏｒＵＡＶ牷ＳＯ牗３牘牷ｅｘｔｅｎｄｅｄＫａｌｍａｎｆｉｌｔｅｒ牷ａｔｔｉｔｕｄｅｅｓｔｉｍａｔｉｏｎ近年来，无人机迎来了大发展，被广泛用于军事侦察、安防巡检、灾后搜救、农业生产以及摄影航拍等不同领域，其中尤以四旋翼飞行器（以下简称“四旋翼”）最为流行。

无人机导航控制技术的鲁棒性优化与智能监测研究

无人机导航控制技术的鲁棒性优化与智能监测研究摘要：无人机的广泛应用使得对其导航控制技术的鲁棒性优化和智能监测的研究变得至关重要。

本文旨在探讨无人机导航控制技术的鲁棒性优化和智能监测的研究进展，分析目前面临的挑战，并提出相应的解决方案，为无人机导航控制技术的发展提供参考。

1. 引言无人机已经成为军事、民用等领域中重要的航空设备，但无人机导航控制技术的不足以及在复杂环境下的行为鲁棒性仍然是一个挑战。

为了保证无人机在各种环境中的安全运行，提高导航的精度和鲁棒性，对无人机导航控制技术的鲁棒性优化和智能监测进行研究至关重要。

2. 无人机导航技术的鲁棒性优化2.1 鲁棒控制设计方法鲁棒控制是提高无人机导航技术的鲁棒性的关键方法之一。

传统的PID控制是常用的方法，但其在非线性、时变和不确定性系统方面的应用效果有限。

基于模型、自适应和进化算法的控制方法可以提高无人机导航系统的鲁棒性。

通过这些方法，无人机可以在遇到风、气流等不稳定环境中保持稳定飞行并减少误差。

2.2 鲁棒状态估计准确的状态估计对无人机的导航控制至关重要。

在面临复杂环境和传感器故障的情况下，鲁棒的状态估计方法能够提高导航系统的可靠性和鲁棒性。

使用扩展卡尔曼滤波器（EKF）和无迹卡尔曼滤波器（UKF）等方法可以准确估计无人机的状态，并将其用于控制系统中。

3. 无人机导航技术的智能监测3.1 传感器故障检测与容错无人机的传感器在飞行中可能会发生故障，这将对导航控制系统的性能和鲁棒性造成严重影响。

因此，开发传感器故障检测与容错方法是提高无人机导航技术智能监测能力的重要任务。

采用多传感器数据融合技术和自适应校准方法可以实现对传感器故障的检测和容错。

3.2 飞行安全监控无人机导航控制技术的智能监测还应包括对飞行安全的实时监控。

通过对飞行器状态、环境条件和航路的综合分析，能够提前发现潜在的危险并采取相应的措施。

利用机器学习和智能算法进行飞行安全监控，可以有效提高无人机飞行的安全性和可靠性。

无人机视觉中的目标检测和跟踪算法研究

无人机视觉中的目标检测和跟踪算法研究无人机作为一种航拍工具已经被广泛应用于生产、农业、测绘等领域，而无人机视觉系统可以提供可靠的地面信息，也可以实现模型的自主导航，因此被认为是无人机应用的重要组成部分。

无人机视觉系统往往需要完成一些特定任务，例如检测某些目标、发布任务，这些任务在工业生产和军事技术方面都具有极高的实用性。

而目标检测和跟踪算法则是实现这些任务所必需的基础技术。

本文将从理论和实践两方面，详细探讨无人机视觉中的目标检测和跟踪算法。

一、目标检测算法目标检测算法主要是指在图像或视频中找出指定物体的算法。

在无人机视觉系统中，目标通常是跟踪物，例如车辆、人，或者固定物，例如建筑物、道路。

常见的目标检测算法有以下几种。

1.传统图像识别算法传统图像识别算法以层次为基础，依次构建特征抽取，编码和分类三个步骤，其中特征抽取是最重要的一个环节。

常见的特征抽取算法有SIFT、HOG和LBP，这些算法可以从不同的角度提取图像的特征，从而实现目标的识别。

2.深度学习算法深度学习算法目前在目标检测领域处于首位，它通常使用骨干网络进行特征提取，再通过边界框回归和分类器结合的方式来实现目标检测。

比如，最近广泛应用于搭载于无人机上的YOLOv3（You Only Look Once）算法，是目前深度学习中非常出色的目标检测算法之一，它的特点是速度快且能检测出更小的物体。

目标检测算法的主要任务是在图像中找出目标位置，而目标跟踪算法的任务则是在目标位置发生变化时，如下一小节所述，保持跟踪目标。

二、目标跟踪算法目标跟踪算法的任务是在图像中检测到目标物体以后，当物体发生位置变化时，仍然能够保持对该物体的追踪。

根据无人机视觉中的实际应用需求，目标跟踪算法要求具有实时性、鲁棒性和精度等特点。

下面介绍几种常见的目标跟踪算法。

1.卡尔曼滤波算法卡尔曼滤波算法是一种常用的线性系统状态估计算法，广泛应用于目标跟踪领域。

该算法利用当前状态信息和先验信息，通过状态转移方程进行状态预测，再通过观测方程进行观测更新，从而实现目标跟踪。

面向无人机的双目视觉与惯导融合的位姿估计方法

面向无人机的双目视觉与惯导融合的位姿估计方法1.引言无人机的位姿估计是无人机导航与控制中的重要环节之一、准确的位姿估计可以提高无人机的飞行性能和任务执行能力。

双目视觉与惯导融合是一种常用的位姿估计方法，可以通过将双目视觉与惯性导航系统的数据进行融合，提高位姿估计的准确性和鲁棒性。

2.双目视觉系统双目视觉系统由两个摄像头组成，可以提供三维环境信息。

通过计算两个摄像头拍摄到的图像的视差，可以得到物体的深度信息。

双目视觉系统可以通过计算相机的外参和内参，计算相机的相对位姿。

3.惯导系统惯导系统由加速度计和陀螺仪组成，可以提供无人机加速度和角速度的测量值。

通过积分加速度和角速度，可以得到无人机的速度和位移信息。

但是惯导系统存在漂移问题，长时间的运动会导致漂移的累积，影响位姿估计的准确性。

4.融合方法双目视觉与惯导融合的基本思想是将双目视觉系统的位姿估计结果与惯导系统的位姿估计结果进行融合，得到更加准确的位姿估计结果。

常用的融合方法有扩展卡尔曼滤波（EKF）和无迹卡尔曼滤波（UKF）。

扩展卡尔曼滤波是一种基于线性化的扩展卡尔曼滤波，可以通过状态转移方程和观测方程对位姿进行估计。

通过将双目视觉系统的位姿估计结果作为观测值，将惯导系统的位姿估计结果作为状态转移方程，可以得到融合后的位姿估计结果。

无迹卡尔曼滤波是一种非线性滤波方法，可以通过在状态空间内选取一些特殊的采样点，来近似非线性系统的状态空间均值和方差。

通过使用无迹卡尔曼滤波，可以避免线性化误差，提高位姿估计的准确性。

在双目视觉与惯导融合中，可以使用无迹卡尔曼滤波来对位姿进行估计。

5.实验结果通过对双目视觉与惯导融合方法进行实验，可以评估位姿估计的准确性和鲁棒性。

实验结果表明，双目视觉与惯导融合方法可以有效提高位姿估计的准确性和鲁棒性，能够应对不同环境和复杂运动的无人机应用场景。

6.结论双目视觉与惯导融合是一种常用的无人机位姿估计方法，可以通过将双目视觉与惯导系统的数据进行融合，提高位姿估计的准确性和鲁棒性。

《基于扩展卡尔曼滤波的自主移动机器人设计与实现》范文

《基于扩展卡尔曼滤波的自主移动机器人设计与实现》篇一一、引言自主移动机器人是现代机器人技术的重要应用领域之一，其设计和实现涉及到多种技术，包括传感器技术、控制技术、运动规划等。

在移动机器人的运动过程中，如何准确估计机器人的状态和位置是一个关键问题。

扩展卡尔曼滤波器（EKF）是一种有效的状态估计方法，能够有效地处理非线性系统的状态估计问题。

本文将介绍基于扩展卡尔曼滤波的自主移动机器人的设计与实现。

二、系统概述本系统主要由自主移动机器人、传感器系统、控制系统和扩展卡尔曼滤波器等部分组成。

自主移动机器人采用轮式结构，通过电机驱动实现移动。

传感器系统包括激光雷达、陀螺仪、加速度计等，用于感知周围环境和机器人的状态。

控制系统采用基于扩展卡尔曼滤波器的控制算法，实现对机器人的精确控制。

三、传感器系统设计传感器系统是自主移动机器人的重要组成部分，包括激光雷达、陀螺仪、加速度计等。

激光雷达用于测量机器人与周围环境的距离和角度信息，陀螺仪和加速度计则用于测量机器人的姿态和速度信息。

这些传感器通过数据融合技术将各自的数据进行整合，为机器人的运动控制和状态估计提供准确的数据支持。

四、扩展卡尔曼滤波器的设计与实现扩展卡尔曼滤波器是一种用于非线性系统的状态估计方法。

在自主移动机器人的设计和实现中，我们采用了扩展卡尔曼滤波器来估计机器人的状态和位置。

扩展卡尔曼滤波器的基本原理是通过递归的方式估计系统的状态和误差协方差矩阵，利用传感器的数据进行状态更新和预测。

在自主移动机器人的设计和实现中，我们根据机器人的运动模型和传感器模型，建立了扩展卡尔曼滤波器的数学模型。

在状态更新阶段，我们利用激光雷达的测量数据和机器人的运动模型来计算机器人的位置和姿态信息；在预测阶段，我们利用陀螺仪和加速度计的测量数据以及机器人的动力学模型来预测下一时刻的状态和误差协方差矩阵。

五、控制系统设计与实现控制系统是自主移动机器人的核心部分，负责实现对机器人的精确控制。

基于pi自适应卡尔曼滤波的无人机姿态解算算法

基于pi自适应卡尔曼滤波的无人机姿态解算算法无人机姿态解算是无人机飞行控制的重要环节之一，它能够实时获取无人机的姿态信息，为无人机的飞行控制提供准确的数据支持。

目前，基于pi自适应卡尔曼滤波的无人机姿态解算算法已经成为了一种较为成熟的解算方法，具有精度高、鲁棒性强等优点。

pi自适应卡尔曼滤波是一种基于卡尔曼滤波的改进算法，它能够自适应地调整卡尔曼滤波的参数，从而提高滤波的精度和鲁棒性。

在无人机姿态解算中，pi自适应卡尔曼滤波可以通过对无人机的加速度计、陀螺仪和磁力计等传感器数据进行滤波，实现对无人机姿态的解算。

具体来说，pi自适应卡尔曼滤波的无人机姿态解算算法包括以下几个步骤：1. 利用加速度计和磁力计测量无人机的姿态角度，并将其转换为欧拉角表示。

2. 利用陀螺仪测量无人机的角速度，并将其转换为欧拉角速度表示。

3. 利用pi自适应卡尔曼滤波对加速度计、陀螺仪和磁力计的数据进行滤波，得到无人机的姿态角度和角速度。

4. 利用姿态角度和角速度的信息，计算无人机的姿态矩阵，并将其转换为欧拉角表示。

5. 利用pi自适应卡尔曼滤波对姿态角度和角速度的数据进行滤波，得到无人机的姿态角度和角速度的估计值。

6. 利用姿态角度和角速度的估计值，计算无人机的姿态矩阵，并将其转换为欧拉角表示。

7. 利用pi自适应卡尔曼滤波对姿态角度和角速度的估计值进行滤波，得到无人机的最终姿态角度和角速度。

通过以上步骤，基于pi自适应卡尔曼滤波的无人机姿态解算算法可以实现对无人机姿态的高精度解算。

同时，该算法还具有鲁棒性强、适应性好等优点，能够适应不同环境下的无人机飞行控制需求。

总之，基于pi自适应卡尔曼滤波的无人机姿态解算算法是一种高精度、鲁棒性强的解算方法，能够为无人机飞行控制提供准确的姿态信息支持。

在未来的无人机应用中，该算法有望得到更广泛的应用和推广。

基于鲁棒EKF的MEMS-INS／GNSS／VO 组合导航方法

第４４卷　第６期系统工程与电子技术Ｖｏｌ．４４　Ｎｏ．６２０２２年６月ＳｙｓｔｅｍｓＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇａｎｄＥｌｅｃｔｒｏｎｉｃｓＪｕｎｅ２０２２文章编号：１００１５０６Ｘ（２０２２）０６１９９４０７　网址：ｗｗｗ．ｓｙｓｅｌｅ．ｃｏｍ收稿日期：２０２１０５２１；修回日期：２０２１０９２２；网络优先出版日期：２０２２０１１７。

网络优先出版地址：ｈｔｔｐｓ：∥ｋｎｓ．ｃｎｋｉ．ｎｅｔ／ｋｃｍｓ／ｄｅｔａｉｌ／１１．２４２２．ＴＮ．２０２２０１１７．１８２１．００４．ｈｔｍｌ基金项目：陕西省自然科学基础研究计划（２０２０ＪＱ４９１，２０１９ＪＭ４３４）资助课题通讯作者．引用格式：李文华，汪立新，沈强，等．基于鲁棒ＥＫＦ的ＭＥＭＳＩＮＳ／ＧＮＳＳ／ＶＯ组合导航方法［Ｊ］．系统工程与电子技术，２０２２，４４（６）：１９９４２０００．犚犲犳犲狉犲狀犮犲犳狅狉犿犪狋：ＬＩＷＨ，ＷＡＮＧＬＸ，ＳＨＥＮＱ，ｅｔａｌ．ＭＥＭＳＩＮＳ／ＧＮＳＳ／ＶＯｉｎｔｅｇｒａｔｅｄｎａｖｉｇａｔｉｏｎｍｅｔｈｏｄｂａｓｅｄｏｎｒｏｂｕｓｔＥＫＦ［Ｊ］．ＳｙｓｔｅｍｓＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇａｎｄＥｌｅｃｔｒｏｎｉｃｓ，２０２２，４４（６）：１９９４２０００．基于鲁棒犈犓犉的犕犈犕犛犐犖犛／犌犖犛犛／犞犗组合导航方法李文华，汪立新，沈　强，李　灿，吴宗收（火箭军工程大学导弹工程学院，陕西西安７１００２５）摘　要：针对传统惯导／卫导组合导航在复杂环境下易受干扰，观测量异常从而影响导航性能的问题，提出了基于鲁棒扩展卡尔曼滤波（ｅｘｔｅｎｄｅｄＫａｌｍａｎｆｉｌｔｅｒ，ＥＫＦ）的组合导航方法。

设计了基于微惯性导航系统（ｍｉｃｒｏｅｌｅｃｔｒｏｍｅｃｈａｎｉｃａｌｓｙｓｔｅｍｉｎｅｒｔｉａｌｎａｖｉｇａｔｉｏｎｓｙｓｔｅｍ，ＭＥＭＳＩＮＳ）、全球导航卫星系统（ｇｌｏｂａｌｎａｖｉｇａｔｉｏｎｓａｔｅｌｌｉｔｅｓｙｓｔｅｍ，ＧＮＳＳ）及视觉里程计（ｖｉｓｕａｌｏｄｏｍｅｔｒｙ，ＶＯ）的融合框架，给出了在ＧＮＳＳ信号失效情形下的导航滤波模型，并将ＥＫＦ与Ｈｕｂｅｒ方法结合，克服观测量受噪声干扰时对导航性能的影响，以提升系统鲁棒性。

卡尔曼滤波在电池状态预估中的鲁棒性分析

卡尔曼滤波在电池状态预估中的鲁棒性分析作者：赵奕凡来源：《企业科技与发展》2018年第03期【摘要】卡尔曼滤波器是基于状态空间模型的最小方差估计，广泛应用于动力电池状态估计领域。

而在实际运用中，运用卡尔曼滤波a算法对动力电池状态进行估算的结果通常会出现发散的现象。

为了解决这一问题，文章从算法的发散根源出发，根据不同的发散因子，提出相应的改进措施，确保卡尔曼滤波的鲁棒性，并以扩展卡尔曼滤波估算动力电池的电荷状态为例，通过算法改进前后的结果对比，验证了改进算法的有效性，同时也为无迹卡尔曼滤波、中心差分滤波、高斯埃尔米特滤波等相关算法的鲁棒性改进提供了理论指导与参考。

【关键词】卡尔曼滤波；动力电池；状态预估；收敛；发散【中图分类号】TN713 【文献标识码】A 【文章编号】1674-0688（2018）03-0166-05《电动汽车科技发展“十二五”专项规划》的提出，对国内电动汽车“三纵三横”领域的相关技术制定了相关标准。

动力电池作为“三横”领域的重点发展对象，“十二五”专项规划对其循环寿命、能量密度、功率密度及允许承受最大脉冲充放电等相关性能提出了更高的要求，并且随着动力电池性能的提升，电动汽车在对动力电池的使用及使用模式的转换方面拥有了更大的自由度，同时也给电池管理系统在动力电池状态估计上造成了相对的难度。

由于卡尔曼滤波（Kalman Filter，KF）算法是对随机状态空间模型导出的线性动态系统状态的最小方差估计[1]，并且是具有递归结构的有限维离散时间系统，适合运用数字处理单元实现，因此目前广泛应用于动力电池状态估计领域。

经典的KF算法主要是针对动态系统线性模型中状态向量进行实时估计，而动力电池性能的多变性及运行环境的复杂性决定了模型的高度非线性。

为解决上述问题，文献[1-5]提出了运用扩展卡尔曼滤波（Extended Kalman Filter，EKF）[1-3]、无迹卡尔曼滤波（Unscented Kalman Filter，UKF）[4-5]、中心差分卡尔曼滤波（Central Difference Kalman Filter，CD-KF）[4-5]、高斯埃尔米特滤波（Gaussian HermitianFiltering，GHF）[6]等算法实现动力电池状态的实时估计。

【国家自然科学基金】_无人机编队_基金支持热词逐年推荐_【万方软件创新助手】_20140730

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2014年序号 1 2 3 4 5 6 7 8
2014年科研热词推荐指数无人机 2 航迹规划 1 编队 1 线性矩阵不等式 1 有限干预 1 分散化控制 1 低空突防 1 leader-following一致性 1
2012年序号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22
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2009年序号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23
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