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J-GLOBAL ID：201302263825224438   整理番号：13A1518150

無人水上船の加速度強化無香料Kalmanフィルタアルゴリズムとその利用

Acceleration Enhanced Unscented Kalman Filter Algorithm and Its Applications on Unmanned Surface Vehicles

著者 (4件)： Ma Yulong (State Key Lab. of Robotics, Shenyang Inst. of Automation,Chinese Acad. of Sciences, Shenyang) ,  He Yuqing (State Key Lab. of Robotics, Shenyang Inst. of Automation,Chinese Acad. of Sciences, Shenyang) ,  Han Jianda (State Key Lab. of Robotics, Shenyang Inst. of Automation,Chinese Acad. of Sciences, Shenyang) ,  Zhao Yiwen (State Key Lab. of Robotics, Shenyang Inst. of Automation,Chinese Acad. of Sciences, Shenyang)
資料名： Jixie Gongcheng Xuebao  (Jixie Gongcheng Xuebao)
巻： 49  号： 1  ページ： 31-38  発行年： 2013年 
JST資料番号： W0292A  ISSN： 0577-6686  CODEN： CHHKA2  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 無人水上船(USV)軌道追跡の高速制御は,高精度で運動状態と不確実性を得ることをシステムに要求する。しかし,直接の高度に正確な測定方式の欠乏と強い非線形性と結合は必要な情報を得ることを難しくする。この問題を解くように,一種の新規推定アルゴリズムを提案した。そしてそれは一緒に特異値分解無香料Kalmanフィルタ(SVDUKF)を加速度測定と結合する。SVDUKFは,より広い利用条件をもつ無香料Kalmanフィルタ(UKF)の改良アルゴリズムである。加えて,その主利点はUKFの能力を結びつけることにあり,多くの擾乱知識で加速度の種類で強い非線形を処理し,それがより高い精度と低い計算複雑性をもつオンライン推定アルゴリズムになるようにシステム推定モデルを単純化する。USVの非線形モデルを得た。そして,加速度のモデル簡素化思想とSVDUKFの基本段階を導入した。提案アルゴリズムの推定精度と計算効率の利点を立証した。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST

シソーラス用語： *Kalmanフィルタ ,  アルゴリズム ,  フィルタ ,  加速度 ,  船舶 ,  モデル ,  速度測定 ,  特異値分解 ,  計算量 ,  制御
準シソーラス用語： *無香料Kalmanフィルタ ,  水上船 ,  推定アルゴリズム ,  非線形モデル ,  加速度測定 ,  推定モデル ,  計算複雑性 ,  高速制御

分類 (1件)： ロボットの運動・制御  (IC04012J)

タイトルに関連する用語 (5件)： 無人水上船 ,  加速度 ,  強化 ,  無香料Kalmanフィルタ ,  アルゴリズム