基于Kalman滤波的车位侧方距离修正方法

• 作者: 刘寒 杨述斌 蒋宗霖
• 来源期刊: 计算机测量与控制
• 关键词: 车位识别技术 超声波传感器 Kalman滤波
• 年，卷（期）: 2020,（2）
• 所属期刊栏目: 设计与应用
• 页码范围: 220-223,228
• 页数: 5页
• 分类号: TP391.9
• 语种: 中文
• DOI: 10.16526/j.cnki.11-4762/tp.2020.02.046

摘要

通常车位识别技术通过超声波传感器获取侧方障碍物位置信息来判断车位边缘,由于测量时超声波传感器与障碍物形成波束角的跳变,及其本身的固有特性会带来随机噪声,导致不能直接得到状态变量的真实精确值;通过建立合适的距离修正系统状态方程和观测方程,采用Kalman滤波算法,由k-1时刻的超声波传感器测量值与随机噪声获得该时刻的协方差,并与测量噪声计算获得k时刻的Kalman增益,再结合k时刻的超声波传感器测量值与观测方程得到k+1时刻的距离修正值;仿真结果表明,经过150次迭代计算后的绝对误差为1.575 cm,平均修正时间仅需0.028 s;该方法可有效降低了随机噪声干扰,具有良好的准确性和实时性,滤波测量距离修正值更加逼近真实值.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	杨述斌	武汉工程大学电气信息学院	27	121	7.0	10.0
5	蒋宗霖	武汉工程大学电气信息学院	3	0	0.0	0.0
6	刘寒	武汉工程大学电气信息学院	2	0	0.0	0.0