简介:针对1点RANSAC(RandomSampleConsensus)单目视觉EKF(ExtendedKalmanFilter)算法中的滤波发散问题,分析了滤波发散的产生原因,提出了一种基于渐消记忆滤波的1点RANSAC单目视觉姿态估计算法。该算法通过在EKF滤波方程中引入加权因子,逐渐加大当前数据的权重,相应地减少旧数据的权重,有效地扼制了算法中的滤波发散问题。最后通过两组验证性实验验证说明了算法的有效性。实验结果表明:该算法能够有效地解决1点RANSAC单目视觉EKF算法中的滤波发散问题,具有更高的精度。第一组双轴联动实验,航向角的平均误差减小2.4158?,俯仰角平均误差减小0.1782?;第二组偏航轴大角度转动实验,摄像机航向角的估计误差一直保持在1.5?以内。
简介:为了提高标准Cubature卡尔曼滤波(CKF)的稳定性和鲁棒性,提出一种改进的多重渐消H∞滤波cubamre卡尔曼滤波算法。首先基于系统状态的可观测性给出多重渐消因子矩阵求解过程,提高滤波算法的稳定性,抑制滤波发散;其次,引入H∞鲁棒思想,构造多重渐消H∞滤波Cubature卡尔曼滤波器;最后,提出采用一种奇异值分解的矩阵分解策略代替标准Cubature卡尔曼滤波中的Cholesky分解,进一步提高算法的数值稳定性。实际GPS/INS组合导航实验表明,改进的多重渐消H∞滤波Cubature卡尔曼滤波算法不仅能有效抑制滤波发散提高算法的稳定性,而且对观测野值具有更高的鲁棒性;提出的新算法与标准CKF算法相比,XYZ三个方向的位置精度分别提高了55.8%,46.6%和39.7%。
简介:缅怀著名数学和数理科学家。我国函数论、数学物理和系统工程奠基人之一.纪念他的百岁诞生,回顾他在数学和数理科学的若干重要领域的开创性和奠基性工作。包括半(亚)纯函数与整函数函数理理论、准解析函数与函数逼近理论、微分方程解析理论与Minkowski-Denjoy函数理论、广义Reimann几何与混合量分析学、微分微分差分方程与算子函数论、纤维丛积分与相对性量子场论、电磁风暴说与数理地震学、外微分形式与场论、各向异性能带理论与统计岩体力学、教学模型与自动控制、学科规划与人才培养等方面的巨大贡献,诗词书画与音乐艺术等方面的天赋与造诣;缅怀他严谨的治学态度和一贯的创新精神。