基于立体视觉Tri-EKF算法的空间非合作目标运动与结构估计

发布时间：2018-02-13 19:35

  本文关键词： 非合作目标 Tri-EKF算法 运动及结构估计 立体视觉　出处：《宇航学报》2017年09期 　论文类型：期刊论文

【摘要】：针对空间非合作目标的运动状态及外形结构估计的双重扩展卡尔曼滤波(Dual EKF)算法存在运动状态变量耦合及收敛速度慢的问题。基于立体视觉观测模型,引入特征线作为新观测量分析了目标平移与旋转运动估计的解耦性,提出三重扩展卡尔曼滤波(Tri-EKF)算法,实现了对目标旋转、平移运动以及结构参数的串行估计。本文对两种算法进行仿真比较,通过试验校验Tri-EKF算法。结果表明:有限次观测下,Tri-EKF算法对目标运动估计收敛速度更快,平均估计误差更小。
[Abstract]:The dual extended Kalman filter (Dual EKF) algorithm for the estimation of motion state and shape structure of non-cooperative objects in space has the problems of coupling of motion state variables and slow convergence rate. The decoupling of target translation and rotation motion estimation is analyzed by using the feature line as a new observation. A triple extended Kalman filter Tri-EKF (Tri-EKF) algorithm is proposed to realize the target rotation. In this paper, the two algorithms are simulated and compared, and the Tri-EKF algorithm is verified by experiments. The results show that the convergence speed of the Tri-EKF algorithm for target motion estimation is faster and the average estimation error is smaller under finite observation.
【作者单位】： 哈尔滨工业大学机器人研究所;
【基金】：国家自然科学基金创新群体基金(51521003) 黑龙江省自然科学基金(QC2014C072) 黑龙江省博士后基金(LBH-Z14108)
【分类号】：TP242;V441

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本文编号：1508937