四旋翼飞行器悬停算法设计与实现

以自制四旋翼飞行器为研究对象,对四旋翼飞行器悬停算法进行详细研究。控制中心通过传感器MPU6050获取飞行数据,通过获取的数据计算得到飞行姿态,然后结合气压传感器和摄像头相结合进行悬停算法的设计。程序算法主要包括四元数、PID、卡尔曼滤波和视觉定位等算法,计算得出相应的数据,最后通过控制电子调节系统驱动无刷电机完成其悬停与控制。     

基于改进卡尔曼滤波算法的雷达定量降雨估算

针对雷达定量降雨估算误差较大的问题,本文提出一种使用改进卡尔曼滤波对雷达估算值进行校准的方法。先确立G/R(自动气象站测量值/天气雷达估算值)校准因子模型,并应用普通卡尔曼滤波方法对G/R校准因子建立预测系统和测量系统,同时引入系统参数的校准过程和系统误差的自适应估计过程,动态调整卡尔曼滤波中各项参数值;最后将滤波后的G/R因子用于校正雷达定量降雨估算,得到较准确的降雨估算值。利用长春市天气雷达2015年8月19-20日和2016年月8月6-7日两次降雨过程的雷达产品和加密自动站逐小时的降雨资料,对卡尔曼滤波方法进行检验分析。结果表明:改进卡尔曼滤波和普通卡尔曼滤波校准后雷达降雨估算结果优于未校准的降雨估算结果,普通卡尔曼滤波方法和改进卡尔曼滤波方法的平均相对误差分别从0.6047减至0.3557和0.2645,从0.8052减至0.3096和0.1715,且改进算法效果优于普通卡尔曼滤波算法,校准后雷达降雨估算准确度明显提高。     

基于改进的自适应渐消UKF机床主轴热平衡试验

数控机床的主轴热平衡试验是进行热误差建模和补偿的必要手段,是准确获得数控机床主轴的热敏感点、温度场和热位移以及热平衡时间等热态特性的方法。本文提出一种基于改进的自适应渐消无迹卡尔曼滤波(Adaptive fading unscented Kalman filter,AFUKF)的快速辨识机床主轴选点温升的方法。首先,在标准UKF中引入渐消因子,使用残差归一化自动更新渐消因子,并将其引入增益矩阵,增强测量值在计算中的权重;其次,通过使用自适应规则,动态调整过程噪声和测量噪声协方差阵,减少外部扰动对温升预测的影响,以获得更好的滤波性能。仿真结果表明,提出的机床主轴温升快速辨识方法可以在很短的时间内预测选点的温升,且预测结果与热平衡试验结果吻合,验证了本文方法的可行性和有效性。     

基于自适应有限冲激响应-卡尔曼滤波算法的GPS/INS导航

导航定位系统一般采用卡尔曼滤波算法提高定位精度。传统卡尔曼滤波算法的性能很大程度上依赖观测噪声的先验统计信息,不精确的统计特性将会降低定位精度。针对此问题,该文提出一种基于FIR(finite impulse response)预测模型的卡尔曼滤波算法。将FIR预测模型与卡尔曼滤波结合,FIR预测模型的系数可以通过求解一个凸二次规划问题得到。该凸二次规划以目标的多项式运动规律为约束条件,以最小白噪声增益为目标函数,具有闭式解。仿真试验和实测结果均表明,在相同的参数设置条件下,基于FIR预测模型的卡尔曼滤波算法比传统的卡尔曼滤波算法具有更高的估计精度,仿真结果表明定位精度提高29.54%,实测结果表明X方向定位精度提高21.71%,Y方向定位精度提高22.62%。该算法可应用于GPS接收信号的降噪处理,提高目标状态的定位精度。     

基于自适应无迹卡尔曼滤波的采摘机械手视觉伺服控制方法

为解决未知统计特性下的系统噪声对图像雅克比矩阵估计精度的影响问题,提高视觉伺服定位精度,在卡尔曼滤波(lalman filter, KF)法以及无迹卡尔曼滤波(unscented kalman filter, UKF)法的基础上,引入自适应噪声统计估计器,提出自适应无迹卡尔曼滤波(adaptive unscented kalman Filter, AUKF)法估计图像雅克比矩阵,并构造了视觉伺服控制系统。仿真试验结果表明,基于自适应无迹卡尔曼滤波法估计图像雅克比矩阵的视觉伺服控制系统的图像特征最大误差值为10.2像素,机械手末端与目标点三维坐标最大误差值为4.19 mm,响应时间为1.2 s。搭建了七自由度采摘机械手视觉伺服试验平台进行采摘试验,试验结果表明,基于AUKF法估计图像雅克比矩阵的视觉伺服系统对静态目标的采摘成功率为90%,对动态目标的采摘成功率为83%,相比于KF法与UKF法,采摘静态目标试验成功率分别提高了17与10个百分点,动态采摘试验成功率分别提高了16%与10%。基于AUKF法估计图像雅克比矩阵的视觉伺服系统对静态与动态目标的采摘平均时间分别为18和22 s,相比于KF法与UKF法,静态采摘用时分别减少了10和6 s,动态采摘用时分别减少了12和8 s。AUKF法与KF法以及UKF法估计的图像雅克比矩阵相比,AUKF法估计的图像雅克比矩阵减小了采摘机械手视觉伺服控制系统过程噪声的干扰,使采摘机械手视觉伺服控制系统过程噪声适应视觉伺服系统的变化,采摘机械手视觉伺服控制系统定位精度更高。     

基于RTK-GNSS和MEMS陀螺仪的车辆航向角测量技术

【目的】更好地满足车辆自动驾驶时航向角测量的精度要求。【方法】提出卡尔曼滤波算法,把实时动态–全球导航卫星系统(RTK-GNSS)测量出来的经纬度和高程经过高斯投影转换为高斯平面坐标,和微电子机械系统(MEMS)陀螺仪测得的累积航向角进行融合处理,最终得到车辆更为精准的航向角。【结果】融合后的航向角度曲线既保持了GNSS航向的整体变化趋势,也保持了陀螺仪航向的细部变化趋势,且较GNSS和陀螺仪所得曲线更为平滑,可以跟踪车辆180°调头的转弯动作。【结论】卡尔曼滤波算法可以实时在线且精准地测得车辆航向角数据,精度较GNSS测量结果提高80%以上。     

卡尔曼滤波器及其工程应用

卡尔曼于1960年提出了离散系统线性滤波的递推求解方法即卡尔曼滤波算法.该滤波算法是基于线性最小平方法的、进行有效递推计算的一组数学方程式,算法功能强大,支持对过去、现在和将来状态的估算.本文旨在对离散系统的卡尔曼滤波作应用方面的介绍:包括对基本离散卡尔曼滤波器的描述与讨论;对扩展型卡尔曼滤波的讨论;应用实例进行分析和仿真;讨论卡尔曼滤波在汽车定位与导航工程上的应用.     

基于扩展卡尔曼滤波的汽车质心侧向速度观测器

基于HSRI轮胎模型,建立了一种简化的、适用于实时运算的非线性轮胎力估计方法.推导了四轮两自由度汽车模型动力学方程.运用扩展卡尔曼滤波方法建立了汽车质心侧向速度观测器.汽车动力学综合仿真平台的仿真结果显示,采用非线性轮胎力估计方法能显著提高估计的精度.实车试验结果表明,该观测器估计结果的准确性和运算效率能满足DSC控制的要求.     

基于卡尔曼滤波PID控制的精量排种器优化设计与试验

针对设施蔬菜种植过程存在漏播、重播问题,设计基于卡尔曼滤波PID控制技术的精量排种器。分别对排种器关键组件和监测装置进行结构设计,建立传感器实时监测车速信号的控制系统,同时以不同作物株距值共同作为控制依据,补偿融合卡尔曼滤波的PID控制方法,通过调控电机保持转速的稳定性,从而实现精量播种。仿真结果表明：卡尔曼滤波的引入,对噪声干扰起到良好抑制作用,可提高系统稳定性。以排种盘转速和行走速度为变量,以株距合格率、重播率、漏播率和株距变异系数为指标,进行两因素五水平的二次回归正交旋转组合试验。台架试验表明：在不同车速下,株距变异系数均在规定的≤35%指标范围内,排种盘转速为10 r/min,行走速度为1.6 km/h时,株距合格率为95.9%,重播率为29%,漏播率为1.9%,株距变异系数为12.1%,满足设施蔬菜的精量播种要求。     

黄土滑坡稳定性评价的集合卡尔曼滤波同化方法

[目的] 为提升区域滑坡稳定性评价模型的预测精度,解决传统滑坡稳定性分析基于静态的物理模型过度简化滑坡发生机理与力学机制,导致过度预测的缺点,以及模型参数通常具有的时空变异性、不确定性的问题。[方法] 基于集合卡尔曼滤波的数据同化方法,以甘肃省兰州市北环路周边区域为例,构建了基于TRIGRS模型和SBAS-InSAR观测数据的区域滑坡数据同化方案,对模型中的安全系数(F_s)进行同化,更新模型参数内摩擦角,进而修正滑坡稳定性,并利用均方根偏差(RMSD)检验同化值的精度。[结果] 同化后研究区域滑坡安全系数明显高于模型预测的结果,不稳定区域的面积比例由12 %降低至7 %,与实际观测更为接近;试验使内摩擦角参数逐渐向观测值方向改正,实现了模型参数的动态更新;均方根偏差从0.33减小到0.04左右。[结论] 基于集合卡尔曼滤波的数据同化方法有效修正了模型稳定性预测结果,可以更准确体现当前区域滑坡实际情况,具有更高的预测精度。