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J-GLOBAL ID：201702269189272242   整理番号：17A1671147

相補フィルタリングとKalmanフィルタの融合姿勢計算法【JST・京大機械翻訳】

Fused attitude estimation algorithm based on complementary filtering and Kalman filtering

著者 (3件)： Zhang Dong (華北電力大学自動化系,河北保定,071003) ,  Jiao Songming (華北電力大学自動化系,河北保定,071003) ,  Liu Yanquan (華北電力大学自動化系,河北保定,071003)
資料名： Chuanganqi yu Wei Xitong  (Chuanganqi yu Wei Xitong)
巻： 36  号： 3  ページ： 62-65,69  発行年： 2017年 
JST資料番号： C3686A  ISSN： 1000-9787  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： ストラップダウン慣性測定ユニット(IMU)のノイズが大きく、精度が低いという欠点と通常の姿勢解アルゴリズムの精度が高くない問題に対して、相補的フィルタリングとカルマンフィルタを結合した融合アルゴリズムを提案した。姿勢角微分方程式に基づき,システムの状態方程式モデルを確立し,そして,相補的フィルタリング後の姿勢角をシステムの観測量として用い,拡張Kalmanフィルタ(EKF)アルゴリズムを用いて,ジャイロスコープ,加速度計および電子コンパスの測定データを融合した。提案したアルゴリズムの有効性を検証するために,センサを持つ開発ボードを用いて静的および動的試験を行い,実験結果は以下のことを示した。相補的フィルタとKalmanフィルタの融合アルゴリズムを組み合わせることによって,姿勢角ドリフトとフィルタリングノイズを抑制することができ,姿勢の変化を動的に追跡することができ,姿勢角の計算精度を改善することができた。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： アルゴリズム ,  ジャイロスコープ ,  微分方程式 ,  ドリフト ,  *Kalmanフィルタ ,  加速度計 ,  *フィルタ ,  *フィルタリング ,  状態方程式 ,  雑音 ,  センサ
準シソーラス用語： 計算精度 ,  電子コンパス ,  拡張Kalmanフィルタ ,  姿勢角 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： Kalman filtering ,  complementary filtering ,  attitude estimation ,  data fusion ,  inertial measurement unit(IMU)

分類 (2件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  システム設計・解析  (IA02030D)

タイトルに関連する用語 (5件)： フィルタリング ,  Kalmanフィルタ ,  融合 ,  姿勢 ,  計算法