文档名：动载体环境视觉惯性自适应融合物体姿态测量算法
摘要：针对动载体环境下视觉惯性组合姿态测量的过程中,惯性器件噪声时变和突变干扰会使卡尔曼滤波器估计不准确的问题,研究了一种Sage-Husa自适应强跟踪扩展卡尔曼算法.算法采用Sage-Husa自适应滤波来实时估计惯性器件的噪声协方差,引入多重渐消因子来抑制突变干扰,增强融合算法的鲁棒性.实验证明,当存在系统噪声变化和突变干扰时,所提算法优于Sage-Husa自适应扩展卡尔曼算法与强跟踪扩展卡尔曼算法,具有良好的鲁棒性.
作者：王鹏 王丞博 张宝尚 孙长库 Author：WANGPeng WANGChengbo ZhangBaoshang SUNChangku
作者单位：天津大学精密测试技术及仪器国家重点实验室,天津300072;光电控制重点实验室,河南洛阳471000天津大学精密测试技术及仪器国家重点实验室,天津300072
刊名：传感技术学报 ISTICPKU
Journal：ChineseJournalofSensorsandActuators
年，卷(期)：2023, 36(2)
分类号：TP212.9
关键词：姿态测量 视觉惯性融合 自适应强跟踪滤波器 多重渐消因子
机标分类号：TP391.41TN911.72TP274
在线出版日期：2023年4月23日
基金项目：航空科学基金动载体环境视觉惯性自适应融合物体姿态测量算法[
期刊论文] 传感技术学报--2023, 36(2)王鹏 王丞博 张宝尚 孙长库针对动载体环境下视觉惯性组合姿态测量的过程中,惯性器件噪声时变和突变干扰会使卡尔曼滤波器估计不准确的问题,研究了一种Sage-Husa自适应强跟踪扩展卡尔曼算法.算法采用Sage-Husa自适应滤波来实时估计惯性器件的噪声...参考文献和引证文献
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