SINS/视觉组合导航系统融合算法

• 作者: 叶攀 许伟通 高伟
• 来源期刊: 压电与声光
• 学科: 交通运输
• 关键词: 组合导航系统 自适应两级卡尔曼滤波 遗忘因子 随机偏差 噪声模型
• 年，卷（期）: 2016,（5）
• 页码范围: 760-765
• 页数: 6页
• 分类号: U666.1
• 字数: 3528字
• 语种: 中文

摘要

捷联惯性导航系统(SINS)/视觉组合导航系统的融合算法主要是卡尔曼滤波,卡尔曼滤波实现最优估计的前提是系统的模型必须准确已知.对于SINS/视觉组合导航系统,获取量测信息需经图像处理、特征点提取和匹配等过程,使量测噪声统计模型不完全可知,这会导致卡尔曼滤波器的估计精度下降.因此,该文提出一种改进的自适应两级卡尔曼滤波,根据求解遗传因子的不同方法对传统自适应两级卡尔曼滤波进行改进.改进后的算法分别适用于系统噪声统计模型和量测噪声统计模型不准确可知两种情况,且二者具有统一的滤波框架.仿真结果表明,改进的自适应两级卡尔曼滤波比卡尔曼滤波精度高,有效解决了SINS/视觉组合导航系统因噪声统计模型不准确导致的精度下降问题.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	高伟	哈尔滨工程大学自动化学院	113	1125	19.0	26.0
2	叶攀	哈尔滨工程大学自动化学院	8	35	4.0	5.0
3	许伟通	哈尔滨工程大学自动化学院	6	25	3.0	4.0