基于准模型校准卡尔曼滤波的巡检机器人运动系统辨识研究

• 作者: 彭道刚 戚尔江 赵晨洋
• 来源期刊: 电气传动
• 学科: 工学
• 关键词: 系统辨识 卡尔曼滤波 机器人 准模型 最小二乘法
• 年，卷（期）: 2020,（4）
• 所属期刊栏目: 控制
• 页码范围: 74-80
• 页数: 7页
• 分类号: TP249
• 字数: 5218字
• 语种: 中文
• DOI: 10.19457/j.1001-2095.dqcd19286

摘要

巡检机器人在未来将运用到工业和生活的各个领域,机器人运动系统辨识对控制系统特性研究具有重要意义.针对传统卡尔曼滤波的拟合度和线性化等方面的不足,采用卡尔曼滤波和最小二乘法相结合的系统辨识方案.由最小二乘法得到系统准模型,并转换为状态方程,作为卡尔曼滤波器预测估计器,对机器人运动系统进行辨识.实验采用巡检机器人输出的多组轮速样本数据进行验证,实验结果表明,提出的辨识方案与无准模型的卡尔曼滤波系统辨识方案相比,参数易选取、拟合度好、鲁棒性强.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	彭道刚	上海电力学院自动化工程学院	157	1369	20.0	28.0
2	戚尔江	上海电力学院自动化工程学院	5	15	3.0	3.0
3	赵晨洋	上海电力学院自动化工程学院	2	2	1.0	1.0