基于PnP和自适应线性卡尔曼滤波的实时位姿估计

• 作者: 吴春平 胡洁
• 来源期刊: 电机与控制应用
• 学科: 工学
• 关键词: 位姿估计 自适应卡尔曼滤波 三维运动
• 年，卷（期）: 2018,（7）
• 所属期刊栏目: 研究与设计
• 页码范围: 61-66
• 页数: 6页
• 分类号: TP242
• 字数: 3692字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-6540.2018.07.010

摘要

针对实时位姿估计中扩展卡尔曼滤波(EKF)线性化引入非线性误差和依赖已知噪声分布的缺点,提出一种基于PnP的自适应线性卡尔曼滤波位姿估计求解方法.将PnP位姿估计求解策略引入卡尔曼滤波观测方程,通过对动态方程误差统计参数实时估计,自适应调节卡尔曼滤波递推参数.所提算法求解精度高,固定了观测方程的观测向量维度,提高了算法实用性.通过仿真试验,比较了该算法与EKF的位姿估计精度,通过量化误差分析,证明了该方法可以提高三维运动位姿估计精度,也验证了该方法的有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	胡洁	上海交通大学机械工程学院	70	369	11.0	16.0
2	吴春平		2	2	1.0	1.0