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J-GLOBAL ID：201902217646772441   整理番号：19A1087917

適応SRUKFに基づく無人機姿勢予測法【JST・京大機械翻訳】

Adaptive square-root unscented Kalman filter for position and pose prediction of UAV

著者 (3件)： Fu Yi (空軍工程大学 航空航天工程学院,陜西西安,710038) ,  Kong Xingwei (空軍工程大学 航空航天工程学院,陜西西安,710038) ,  Dong Xinmin (空軍工程大学 航空航天工程学院,陜西西安,710038)
資料名： Yingyong Guangxue  (Yingyong Guangxue)
巻： 40  号： 1  ページ： 21-26  発行年： 2019年 
JST資料番号： C2741A  ISSN： 1002-2082  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： 無人機自律航法(UAV)のリアルタイム差,低精度,および時変ノイズに対するロバスト性の弱さの問題を目的として,機械視覚と慣性航法の統合ナビゲーションシステムを確立した。適応平方根無香料Kalmanフィルタ(adaptivesquare-rootunscentedkalmanfilter,ASRUKF)を提案した。アルゴリズムは,観測値と推定値残差のMa-halanobis距離によって,システムノイズ共分散を修正して,次に,最小偏位サンプリングに基づくSRUKFアルゴリズムと融合して,時変ノイズ適応抑制を達成して,ノイズのロバスト性に及ぼす高速フィルタと高速フィルタの効果を達成した。シミュレーション結果により,標準SRUKFと比較して,ASRUKFの計算時間は,約38.8%減少し,そして,変位,速度および姿勢角の予測精度は,それぞれ,4倍および6倍増加し,そして,時変ノイズに対するロバスト性は,より強かった。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 高速度 ,  視覚 ,  Kalmanフィルタ ,  アルゴリズム ,  慣性航法 ,  シミュレーション ,  *無人機 ,  フィルタ ,  推定量 ,  ロバスト性 ,  共分散 ,  残差 ,  雑音
準シソーラス用語： 予測精度 ,  実時間 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： その他の船舶  (QJ05030H) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (4件)： 適応 ,  無人機 ,  姿勢 ,  予測法