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随着传感器网络技术的发展,多传感器融合状态估计凭借其鲁棒性、灵活性、可扩展性以及便于故障检测等优点,长期受到国内外学者的广泛关注,并取得了大量研究成果。数据融合的方法为融合状态估计奠定了理论基础,也是早期研究的主要方向,从20世纪70年代到20世纪末,相继发展出了集中式和分散式滤波架构及相应算法。无线通信技术的成熟以及一致性算法的出现使得分布式状态估计的研究进入了快车道,自2005年以来,大量基于一致性的分布式滤波算法被提出,其中不乏实用的经典方法和优秀的开创性方法。旨在梳理多传感器融合状态估计的发展,探究从数据融合到分布式滤波的内在联系,并对一些经典方法进行了总结。 相似文献
142.
《中国航空学报》2023,36(8):422-453
An on-machine measuring (OMM) system with a laser displacement sensor (LDS) is designed for measuring free-form surfaces of hypersonic aircraft’s radomes. To improve the measurement accuracy of the OMM system, a novel Iteratively Automatic machine learning Boosted hand-eye Calibration (IABC) method is proposed. Both the hand-eye relationship and LDS measurement errors can be calibrated in one calibration process without any hardware changes via IABC. Firstly, a new objective function is derived, containing analytical parameters of the hand-eye relationship and LDS errors. Then, a hybrid calibration model composed of two kernels is proposed to solve the objective function. One kernel is the analytical kernel designed for solving analytical parameters. Another kernel is the automatic machine learning (AutoML) kernel designed to model LDS errors. The two kernels are connected with stepwise iterations to find the best calibration results. Compared with traditional methods, hand-eye experiments show that IABC reduces the calibration RMSE by about 50%. Verification experiments show that IABC reduces the measurement deviations by about 25%-50% and RMSEs within 40%. Even when the training data are obviously less than the test data, IABC performs well. Experiments demonstrate that IABC is more accurate than traditional hand-eye methods. 相似文献
143.