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摘要:
针对机器人在复杂的工作环境下安全避开运动障碍物与传感器感知信息中存在噪声的问题,提出基于Sage-Husa自适应滤波方法对障碍物的运动轨迹进行预测.该算法以卡尔曼滤波为主体,同时融入具有时变性能的噪声估计器.使得在轨迹预测过程中,能够预估和更新噪声的实时变化.对Sage-Husa自适应滤波相比卡尔曼滤波的改进进行探讨,根据障碍物的运动特点建立运动状态模型,并通过仿真实验进行验证.结果表明,与传统卡尔曼滤波相比,该算法降低了噪声对预测结果的干扰,提高了预测精度.
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内容分析
关键词云
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文献信息
篇名 Sage-Husa自适应滤波在运动障碍物轨迹预测中的应用
来源期刊 制造业自动化 学科 工学
关键词 运动障碍物 轨迹预测 噪声 卡尔曼滤波 Sage-Husa自适应滤波
年,卷(期) 2022,(3) 所属期刊栏目 控制技术
研究方向 页码范围 73-75,113
页数 4页 分类号 TP273
字数 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1009-0134.2022.03.016
五维指标
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研究主题发展历程
节点文献
运动障碍物
轨迹预测
噪声
卡尔曼滤波
Sage-Husa自适应滤波
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
制造业自动化
月刊
1009-0134
11-4389/TP
大16开
北京德胜门外教场口1号
2-324
1979
chi
出版文献量(篇)
12053
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12
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59694
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