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J-GLOBAL ID：201802232443496145   整理番号：18A0277716

SVDに基づく実時間H∞立体求積法Kalmanフィルタと小型無人ヘリコプタへの応用【Powered by NICT】

A real-time H_∞ cubature Kalman filter based on SVD and its application to a small unmanned helicopter

著者 (3件)： HE Miaolei (The State Key Laboratory of High Performance Complicated Manufacturing, Central South University, Changsha 410083, China) ,  HE Miaolei (Robotics Institute, Carnegie Mellon University, Pittsburgh, PA 15213, USA) ,  He Jilin (Robotics Institute, Carnegie Mellon University, Pittsburgh, PA 15213, USA)
資料名： Optik  (Optik)
巻： 140  ページ： 96-103  発行年： 2017年 
JST資料番号： D0251A  ISSN： 0030-4026  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本研究では,主な目的は,実時間H∞立体求積法カルマンフィルター(CKF)を研究することである。ロバストCKFはロバストな原理を組み合わせ,CKF,小型無人ヘリコプタの状態推定における多くの利点を提示し,特異値分解を採用している。一方,リアルタイム原理は高価な計算時間の問題を克服するために導入した。他の多くの新しいCKFをシミュレーションで検証したとは異なり,提案したCKFは小規模無人ヘリコプタの慣性航法システム上に実装した。小規模ヘリコプタに関する実験結果の連続は有効性スキームと高い操縦性飛行中の提案したフィルタの精度状態推定を確認した。Copyright 2018 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： *フィルタ ,  状態推定 ,  *ヘリコプタ ,  ロバスト性 ,  特異値分解 ,  操縦性 ,  CPU時間 ,  飛翔 ,  小規模 ,  *Kalmanフィルタ
準シソーラス用語： *無人ヘリコプタ ,  *小型無人ヘリコプタ ,  *求積法 ,  *実時間 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (2件)： ヘリコプタ ,  Kalmanフィルタ

分類 (2件)： 光学情報処理  (BD03060T) ,  パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (6件)： 実時間 ,  立体 ,  求積法 ,  Kalmanフィルタ ,  小型無人ヘリコプタ ,  応用