非线性传感器的融合在多小车平台中的应用

非线性传感器的融合在多小车平台中的应用

论文摘要

使用一种价格低廉的光强传感器来定位多小车组中各个成员的相对位置。根据光强传感器的读数与光源的距离和角度之间的变化关系,为高度非线性的传感器建立合适的含参量数学模型。采用MOTION CAPTURE系统获取多组传感器与光源处于不同距离、不同角度时的光强数据。对实验数据处理之后,采用最小二乘法的方式拟合得出最终的传感器模型。建立小车运动的空间状态方程,基于传感器的数学模型结合粒子滤波算法设计出状态估计器,来估计多小车平台中,单个小车相对于周围小车的距离、方位角以及小车的运动朝向。结果表明,所设计的粒子估计器可以有效地解决廉价传感器读数漂移和受噪声干扰的问题,从而准确地估计出系统中小车的状态。

论文目录

  • 1前言
  • 2 传感器观测模型的建立
  • 3 数据采集和拟合
  •   3.1 实验数据采集
  •   3.2 实验数据处理
  •   3.3 数据拟合
  • 4 非线性状态估计器的设计
  •   4.1 建立小车组的空间状态模型
  •   4.2 噪声模型选取
  •   4.2 粒子滤波器设计
  •     4.2.1 初值的选取
  •     4.2.2 获取小车状态的先验概率分布
  •     4.2.3 获取小车状态的后验概率分布
  •     4.2.4 计算粒子的权重分布
  •     4.2.5 重采样与状态估计结果
  •     4.2.6 粒子缺乏问题
  •   4.3 状态估计结果
  • 5 结论
  • 文章来源

    类型: 期刊论文

    作者: 张菡,李大卫,郑卫刚

    关键词: 传感器融合,状态估计器,非线性系统,小车定位,群蜂行为

    来源: 变频器世界 2019年11期

    年度: 2019

    分类: 信息科技

    专业: 自动化技术

    单位: 墨尔本大学电气和电子工程系,武汉理工大学工程训练中心

    分类号: TP212;TP23

    页码: 65-70

    总页数: 6

    文件大小: 1754K

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    非线性传感器的融合在多小车平台中的应用
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