改进粒子滤波交互多模型算法在机械臂跟踪定位中的应用

作     者：李勇斌 董鹏 朱惠芳 LI Yongbin;DONG Peng;ZHU Huifang

作者机构：河北工业大学机械工程学院天津300130 中国人民解放军陆军工程大学石家庄校区河北石家庄050051 中国人民解放军陆军步兵学院石家庄校区河北石家庄050227 

出 版 物：《机床与液压》 (Machine Tool & Hydraulics)

年 卷 期：2020年第48卷第19期

页      面：8-15页

学科分类：080704[工学-流体机械及工程] 08[工学] 0807[工学-动力工程及工程热物理] 081201[工学-计算机系统结构] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）] 

基　　金：国家自然科学基金项目(U1813222) 国家重点研发计划(2018YFB1306900) 

主　　题：噪声 扩展卡尔曼滤波 粒子滤波 交互多模型算法 跟踪定位 

摘      要：针对机械臂末端运动的复杂性以及非线性,提出了一种改进的基于粒子滤波的交互多模型算法。对扩展卡尔曼(Kalman)滤波和粒子滤波进行对比分析,得出粒子滤波在处理非线性问题时具有良好的滤波性能。针对粒子滤波中先验分布与似然函数分布重合度不高的问题,利用粒子群算法进行了改进。将改进的粒子滤波作为滤波器;分析交互多模型算法中存在的对滤波效果影响很大的野值点,运用自适应抗差理论进行改进。经过实验对算法的应用效果进行检验,结果表明:改进的算法能够降低噪声的影响,提高机械臂末端的跟踪定位精度。