检索结果-内蒙古大学图书馆

作者：李宁江苏科技大学

学位级别：硕士

自工业革命后,人类社会进入飞速发展阶段,陆地资源已经不能满足人类发展的需求,而海洋蕴藏着丰富的资源,这加速了人们对海洋探索的步伐。水下机器人因其可以替代工作人员完成各项水下工作而备受关注和研究,成为当前各国探索海洋的一个... 详细信息

自工业革命后,人类社会进入飞速发展阶段,陆地资源已经不能满足人类发展的需求,而海洋蕴藏着丰富的资源,这加速了人们对海洋探索的步伐。水下机器人因其可以替代工作人员完成各项水下工作而备受关注和研究,成为当前各国探索海洋的一个极为重要的手段。导航定位技术作为探索海洋必备的关键技术之一,对在水下未知复杂环境中作业的水下机器人来说十分重要,决定着水下机器人能否顺利完成任务。优秀的导航方法可以提高水下机器人导航定位精度,高效的完成海底探索任务。同时定位与地图构建(Simultaneous Localization and Mapping,SLAM)方法是能够让机器人实现真正自主的关键技术。SLAM方法将地图构建和自身定位进行了有效结合,是水下机器人完成海底地形探测的一种好方法,这也是本文主要研究的内容。本文主要研究了随机有限集框架下的SLAM算法,提出了随机有限集框架下的势均衡多伯努利滤波SLAM(Cardinality Balanced Multi-Bernoulli SLAM,CBMBer-SLAM)方法,并在该方法的基础上进一步提出了基于多平台联合的CBMBer-SLAM方法。本文研究的内容主要包括以下几个方面。首先,针对传统的EKF-SLAM、Fast SLAM等方法存在着复杂度高、需要进行数据关联、计算量大等问题,提出了一种随机有限集理论框架下的势均衡多伯努利滤波的SLAM方法,该方法不用进行数据关联,也不需要用近似策略进行粒子权重计算,降低了算法计算复杂度,且势均衡多伯努利滤波方法采用无偏差的势估计避免了过多估计地图特征数目的问题,提高了地图特征估计精度,从而提高了地图估计的整体精度。其次,针对随机有限集框架下的SLAM方法无法提供先验信息的特性,本文在所提势均衡多伯努利滤波SLAM的基础上进一步研究提出了基于多平台联合的CBMBer-SLAM方法。该方法将多个水下机器人平台在相同的未知环境中共同探测周围环境,在探测的过程中通过水下机器人平台共享各自探测的地图特征数据信息,以此来增加地图的先验信息,提高了当前时刻该水下机器人的地图特征的估计精度,从而提高整个地图的估计精度。最后,将基于多平台联合的CBMBer-SLAM方法中各平台的估计特征融合,得到最终的地图特征估计,使得地图特征估计的精度进一步提高。

关键词：水下机器人随机有限集同时定位与地图构建势均衡多伯努利滤波

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基于势均衡多伯努利滤波的SLAM方法

引用

计算机与数字工程 2021年第9期49卷 1823-1828页

作者：李宁章飞江苏科技大学镇江212003

针对传统的EKF-SLAM、FastSLAM等方法存在着复杂度高、需要进行数据关联、计算量大不足等问题,提出了一种基于势均衡多伯努利滤波的SLAM(Cardinality Balanced Multi-Bernoulli-SLAM,CBMBer-SLAM)算法,该方法是一种基于随机有限集理论... 详细信息

针对传统的EKF-SLAM、FastSLAM等方法存在着复杂度高、需要进行数据关联、计算量大不足等问题,提出了一种基于势均衡多伯努利滤波的SLAM(Cardinality Balanced Multi-Bernoulli-SLAM,CBMBer-SLAM)算法,该方法是一种基于随机有限集理论的滤波方法,将势均衡多伯努利滤波方法运用到地图特征估计中,克服了复杂的数据关联和地图特征点数目估计过多的问题,从而提高地图估计的整体精度,是一种用来解决水下SLAM问题比较好的新方法。通过仿真实验,将所提算法与RB-PHD-SLAM算法进行比较,仿真结果表明该算法可以有效提高地图特征估计精度。

关键词：同步定位与地图构建随机有限集数据关联势均衡多伯努利滤波

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改进的SMC-CBMeMBer前向后向平滑检测前跟踪算法

引用

通信学报 2019年第8期40卷 102-113页

作者：裴家正黄勇董云龙陈小龙海军航空大学

针对在雷达观测下机动弱小目标的检测前跟踪(TBD)问题中,基于序贯蒙特卡洛的势均衡多伯努利检测前跟踪(SMC-CBMeMBer-TBD)算法存在目标的数目估计不准确及状态估计精度随时间下降的问题,提出了一种基于SMC-CBMeMBer前向后向平滑检测前... 详细信息

针对在雷达观测下机动弱小目标的检测前跟踪(TBD)问题中,基于序贯蒙特卡洛的势均衡多伯努利检测前跟踪(SMC-CBMeMBer-TBD)算法存在目标的数目估计不准确及状态估计精度随时间下降的问题,提出了一种基于SMC-CBMeMBer前向后向平滑检测前跟踪的改进算法。该算法在预测和更新过程之间加入多目标粒子群优化算法(MOPSO),基于观测值设置适应度目标函数,使粒子集群向后验概率密度较为集中的位置分布,缓解了粒子贫乏的问题;在更新步骤之后加入平滑递归方法,利用观测值平滑滤波值,算法运算时间虽有一定延长,但获得了数目和状态估计精度的提升。仿真实验表明,与CBMeMBer-TBD方法相比,所提算法在对机动目标数目估计和目标状态估计的准确度等性能上都有所改进。

关键词：粒子群优化粒子滤波势均衡多伯努利滤波平滑检测前跟踪

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一种改进的多伯努利多目标跟踪算法

引用

西安电子科技大学学报 2016年第6期43卷 176-182页

作者：王海环王俊西安电子科技大学雷达信号处理国家重点实验室陕西西安710071

针对粒子势均衡多目标多伯努利滤波的粒子实现形式所需粒子数多、粒子退化严重的问题,将均方根容积卡尔曼滤波与粒子势均衡多目标多伯努利滤波相结合,提出均方根容积卡尔曼粒子势均衡多目标多伯努利滤波算法.该算法利用均方根容积卡尔... 详细信息

针对粒子势均衡多目标多伯努利滤波的粒子实现形式所需粒子数多、粒子退化严重的问题,将均方根容积卡尔曼滤波与粒子势均衡多目标多伯努利滤波相结合,提出均方根容积卡尔曼粒子势均衡多目标多伯努利滤波算法.该算法利用均方根容积卡尔曼滤波构建重要性密度函数,再对其进行采样获得预测粒子状态,从而提高粒子的准确性,减轻粒子退化.与基于无迹卡尔曼的粒子势均衡多目标多伯努利滤波相比,该算法更稳定,且算法性能不受目标状态维数的限制.仿真实验表明,所提算法与粒子势均衡多目标多伯努利滤波算法和基于无迹卡尔曼的粒子势均衡多目标多伯努利滤波算法相比,其跟踪精度更高.

关键词：多目标跟踪势均衡多伯努利滤波粒子滤波重要性密度函数均方根容积卡尔曼滤波

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