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        基于擴(kuò)展卡爾曼濾波的無人地面車輛網(wǎng)絡(luò)位置估計

        2014-12-15 22:25:34
        汽車文摘 2014年12期
        關(guān)鍵詞:卡爾曼濾波無人車輛

        基于擴(kuò)展卡爾曼濾波的無人地面車輛網(wǎng)絡(luò)位置估計

        無人地面車輛(UGV)的Ad hoc網(wǎng)絡(luò)是一種進(jìn)行間歇性連接的移動容延遲網(wǎng)絡(luò)(DTN)。開發(fā)了一種位置估計算法,再加上協(xié)同的通信路由算法,用以在UGV 的DTN中提供實(shí)時的路徑規(guī)劃。位置估計算法的設(shè)計需要解決幾個關(guān)鍵的問題:①運(yùn)算任務(wù)的設(shè)定和物理?xiàng)l件的限制;②可用傳感器測量和觀察的變量;③適當(dāng)?shù)奈锢砟P停虎苓m當(dāng)?shù)男阅苤笖?shù)或設(shè)定的性能參數(shù);⑤適當(dāng)?shù)墓烙嫼透櫵惴ā?/p>

        建立了高斯-馬爾科夫狀態(tài)空間模型,用于每個節(jié)點(diǎn)(車輛)的動力學(xué)分析。用于測量的非線性信號是由固定位置的基站(BSs)發(fā)送的、恒定功率的接收信號強(qiáng)度指示器(RSSI)的信號。擴(kuò)展卡爾曼濾波器(EKF)則是用于對車輛的位置、速度和加速度進(jìn)行估計,目標(biāo)車輛相當(dāng)于在一個2維空間網(wǎng)格環(huán)境中建立的UGV網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)。算法不需要對之前采樣周期的信息進(jìn)行額外的存儲,所以單個UGV網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)的資源存儲空間被壓縮至最小化。

        在今后的工作中,還會對UGV容延遲網(wǎng)絡(luò)中基于位置估計的路徑規(guī)劃功能進(jìn)行擴(kuò)展研究。使用了Matlab軟件來模擬一個節(jié)點(diǎn)的移動,包括沿軌跡行駛、突然動作等。使用零均值化白度測試來對系統(tǒng)的估算性能進(jìn)行量化,使用節(jié)點(diǎn)狀態(tài)估計的序列、均方根誤差(RSME)、加權(quán)殘差平方(WSSRs)、后Cramer-Rao下限值(PCRLB)等進(jìn)行評價。通過上述性能指標(biāo)的評判,驗(yàn)證了所提出的位置估算算法的有效性。

        刊名:Cognitive Methods in Situation Awareness and Decision Support(英)

        刊期:2014年第3期

        作者:Thulasiraman P et al

        編譯:陳鵬飛

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