一种多传感器融合估计方法的研究
来源期刊:控制工程2010年第S2期
论文作者:李茹冰 蔡云泽 高建喜 许晓鸣
文章页码:101 - 270
关键词:多传感器;广义测量向量;无人机;状态估计;集中式;卡尔曼;
摘 要:在实际的工程项目中,采用多个传感器进行测量可以得到更好的状态估计值,多传感器测量已经得到广泛应用。但由于测量噪声等系统误差的存在,测量结果往往是不准确的,这就需要对测量数值进行数据融合和状态估计。为实现对多传感器系统的状态估计,采用集中式融合方法对信息进行融合,通过引入广义测量向量,设计卡尔曼滤波器,对系统进行状态估计。估计值准确率较高。最后结合无人驾驶飞机的实例,以无人驾驶飞机控制中心的数据融合为背景,同时基于多传感器实时数据融合系统,分别就3个和4个传感器的情况进行仿真实验,取得了良好的融合估计效果,并与其他方法进行对比,实验结果表明了方法的有效性,在工程上有一定的实用价值。
李茹冰1,蔡云泽1,高建喜1,许晓鸣1,2,3
1. 上海交通大学自动化系2. 上海理工大学管理学院3. 上海系统科学研究院
摘 要:在实际的工程项目中,采用多个传感器进行测量可以得到更好的状态估计值,多传感器测量已经得到广泛应用。但由于测量噪声等系统误差的存在,测量结果往往是不准确的,这就需要对测量数值进行数据融合和状态估计。为实现对多传感器系统的状态估计,采用集中式融合方法对信息进行融合,通过引入广义测量向量,设计卡尔曼滤波器,对系统进行状态估计。估计值准确率较高。最后结合无人驾驶飞机的实例,以无人驾驶飞机控制中心的数据融合为背景,同时基于多传感器实时数据融合系统,分别就3个和4个传感器的情况进行仿真实验,取得了良好的融合估计效果,并与其他方法进行对比,实验结果表明了方法的有效性,在工程上有一定的实用价值。
关键词:多传感器;广义测量向量;无人机;状态估计;集中式;卡尔曼;