农业工程学报
農業工程學報
농업공정학보
2012年
19期
17-25
,共9页
田光兆%安秋%姬长英%顾宝兴%王海青%赵建东
田光兆%安鞦%姬長英%顧寶興%王海青%趙建東
전광조%안추%희장영%고보흥%왕해청%조건동
车辆%导航%定位%灰色预测%扩展卡尔曼滤波%三目立体视觉
車輛%導航%定位%灰色預測%擴展卡爾曼濾波%三目立體視覺
차량%도항%정위%회색예측%확전잡이만려파%삼목입체시각
为了提高智能农业车辆在未知环境中同时定位与地图创建精度,将灰色预测理论和扩展卡尔曼滤波融合,提出了基于灰色扩展卡尔曼滤波的同时定位与地图创建算法.算法在传统的扩展卡尔曼滤波基础上,通过改进的滑窗灰色预测理论建立传感器的GM(1,1)观测预测模型,进而完成新息的计算.为了提高观测精度和抗干扰能力,系统使用了三目摄像机作为观测传感器,并提出了一种简易的权值标定算法.试验表明:精度权值标定后的三目摄像机具有较高的测量精度,16组测量数据中有12组的测量误差小于1％,并能减小由于干扰造成的误差.在30个人工路标的停车场环境中,车辆对路标x和y方向的观测误差均值为0.074和0.073 m,自身定位误差为0.140 m,误差均方差为0.048.在60个人工路标的停车场环境中,车辆对路标x和y方向的观测误差均值为0.061和0.068m,自身定位误差为0.109 m,误差均方差为0.038.在60个人工路标的旱地环境中,车辆对路标x和y方向的观测误差均值为0.079和0.077 m,自身定位误差为0.122 m,误差均方差为0.049.研究认为,与传统的EKF SLAM算法相比,Gray-EKF SLAM算法具有更高的精度.
為瞭提高智能農業車輛在未知環境中同時定位與地圖創建精度,將灰色預測理論和擴展卡爾曼濾波融閤,提齣瞭基于灰色擴展卡爾曼濾波的同時定位與地圖創建算法.算法在傳統的擴展卡爾曼濾波基礎上,通過改進的滑窗灰色預測理論建立傳感器的GM(1,1)觀測預測模型,進而完成新息的計算.為瞭提高觀測精度和抗榦擾能力,繫統使用瞭三目攝像機作為觀測傳感器,併提齣瞭一種簡易的權值標定算法.試驗錶明:精度權值標定後的三目攝像機具有較高的測量精度,16組測量數據中有12組的測量誤差小于1％,併能減小由于榦擾造成的誤差.在30箇人工路標的停車場環境中,車輛對路標x和y方嚮的觀測誤差均值為0.074和0.073 m,自身定位誤差為0.140 m,誤差均方差為0.048.在60箇人工路標的停車場環境中,車輛對路標x和y方嚮的觀測誤差均值為0.061和0.068m,自身定位誤差為0.109 m,誤差均方差為0.038.在60箇人工路標的旱地環境中,車輛對路標x和y方嚮的觀測誤差均值為0.079和0.077 m,自身定位誤差為0.122 m,誤差均方差為0.049.研究認為,與傳統的EKF SLAM算法相比,Gray-EKF SLAM算法具有更高的精度.
위료제고지능농업차량재미지배경중동시정위여지도창건정도,장회색예측이론화확전잡이만려파융합,제출료기우회색확전잡이만려파적동시정위여지도창건산법.산법재전통적확전잡이만려파기출상,통과개진적활창회색예측이론건립전감기적GM(1,1)관측예측모형,진이완성신식적계산.위료제고관측정도화항간우능력,계통사용료삼목섭상궤작위관측전감기,병제출료일충간역적권치표정산법.시험표명:정도권치표정후적삼목섭상궤구유교고적측량정도,16조측량수거중유12조적측량오차소우1％,병능감소유우간우조성적오차.재30개인공로표적정차장배경중,차량대로표x화y방향적관측오차균치위0.074화0.073 m,자신정위오차위0.140 m,오차균방차위0.048.재60개인공로표적정차장배경중,차량대로표x화y방향적관측오차균치위0.061화0.068m,자신정위오차위0.109 m,오차균방차위0.038.재60개인공로표적한지배경중,차량대로표x화y방향적관측오차균치위0.079화0.077 m,자신정위오차위0.122 m,오차균방차위0.049.연구인위,여전통적EKF SLAM산법상비,Gray-EKF SLAM산법구유경고적정도.
