本文關(guān)鍵詞： 非合作目標(biāo) Tri-EKF算法 運(yùn)動(dòng)及結(jié)構(gòu)估計(jì) 立體視覺　出處：《宇航學(xué)報(bào)》2017年09期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：針對空間非合作目標(biāo)的運(yùn)動(dòng)狀態(tài)及外形結(jié)構(gòu)估計(jì)的雙重?cái)U(kuò)展卡爾曼濾波(Dual EKF)算法存在運(yùn)動(dòng)狀態(tài)變量耦合及收斂速度慢的問題。基于立體視覺觀測模型,引入特征線作為新觀測量分析了目標(biāo)平移與旋轉(zhuǎn)運(yùn)動(dòng)估計(jì)的解耦性,提出三重?cái)U(kuò)展卡爾曼濾波(Tri-EKF)算法,實(shí)現(xiàn)了對目標(biāo)旋轉(zhuǎn)、平移運(yùn)動(dòng)以及結(jié)構(gòu)參數(shù)的串行估計(jì)。本文對兩種算法進(jìn)行仿真比較,通過試驗(yàn)校驗(yàn)Tri-EKF算法。結(jié)果表明:有限次觀測下,Tri-EKF算法對目標(biāo)運(yùn)動(dòng)估計(jì)收斂速度更快,平均估計(jì)誤差更小。
[Abstract]:The dual extended Kalman filter (Dual EKF) algorithm for the estimation of motion state and shape structure of non-cooperative objects in space has the problems of coupling of motion state variables and slow convergence rate. The decoupling of target translation and rotation motion estimation is analyzed by using the feature line as a new observation. A triple extended Kalman filter Tri-EKF (Tri-EKF) algorithm is proposed to realize the target rotation. In this paper, the two algorithms are simulated and compared, and the Tri-EKF algorithm is verified by experiments. The results show that the convergence speed of the Tri-EKF algorithm for target motion estimation is faster and the average estimation error is smaller under finite observation.
【作者單位】： 哈爾濱工業(yè)大學(xué)機(jī)器人研究所;
【基金】：國家自然科學(xué)基金創(chuàng)新群體基金(51521003) 黑龍江省自然科學(xué)基金(QC2014C072) 黑龍江省博士后基金(LBH-Z14108)
【分類號】：TP242;V441

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本文編號：1508937