基于改进扩展卡尔曼滤波的姿态解算算法研究

• 作者: 冯少江 徐泽宇 王晓东 石明全
• 来源期刊: 计算机科学
• 学科: 工学
• 关键词: 扩展卡尔曼滤波器 姿态解算算法 非线性系统 BP神经网络
• 年，卷（期）: 2017,（9）
• 所属期刊栏目: 人工智能
• 页码范围: 227-229,249
• 页数: 4页
• 分类号: TP391
• 字数: 3593字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11896/j.issn.1002-137X.2017.09.042

摘要

为了解决标准扩展卡尔曼滤波器(EKF)在多旋翼无人机姿态解算中精度较低的问题,提出了一种改进扩展卡尔曼滤波算法(BPNN-EKF),使得解算精度得到较大提升.针对EKF存在预测模型参数要求具有先验已知性,在工程实践中难以获得准确的参数,以及标准EKF对非线性系统采用线性化模型带来的误差等问题,利用神经网络的非线性映射能力和自适应能力对标准EKF的估计值进行补偿,减小模型以及滤波参数误差对最优估计值的影响,从而提高最优估计精度.仿真实验证明,BPNN-EKF对多旋翼无人机姿态解算精度的提升具有显著作用.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王晓东	中国科学院重庆绿色智能技术研究院	198	1467	19.0	28.0
2	徐泽宇	中国科学院重庆绿色智能技术研究院	10	53	5.0	7.0
3	石明全	中国科学院重庆绿色智能技术研究院	11	42	5.0	6.0
4	冯少江	重庆邮电大学计算机科学与技术学院	1	15	1.0	1.0