公开(公告)号：CN112346479B

公开(公告)日：2023-08-22

申请号：CN202011296332.0

申请日：2020-11-18

Applicant: 大连海事大学

Inventor： 王宁 ,  陈帅 ,  杨毅 ,  陈廷凯 ,  田嘉禾 ,  王宁 ,  牛京威

IPC: G05D1/10

Abstract: 本发明公开了一种基于集中式卡尔曼滤波的无人航行器状态估计方法，包括以下步骤：建立无人航行器关于位置和速度的状态方程和量测方程；预测无人航行器的下一时刻速度和位置，得到无人航行器的下一时刻速度预测值和位置预测值，建立下一时刻速度和位置真值的分布函数，通过引入置信概率，得到无人航行器当前时刻可靠的速度和位置量测值；基于新型集中式卡尔曼滤波器的结构，确定无人航行器更新过程的协方差和卡尔曼滤波器的增益，再通过结合当前时刻速度和位置量测值得到无人航行器的位置信息和速度信息最优估计值，将此方法具有置信检验环节的集中式卡尔曼滤波，对速度和位置信息的最终估计值更加准确。

公开(公告)号：CN112346479A

公开(公告)日：2021-02-09

申请号：CN202011296332.0

申请日：2020-11-18

Applicant: 大连海事大学

Inventor： 王宁 ,  陈帅 ,  杨毅 ,  陈廷凯 ,  田嘉禾 ,  王宁 ,  牛京威

IPC: G05D1/10

Abstract: 本发明公开了一种基于集中式卡尔曼滤波的无人航行器状态估计方法，包括以下步骤：建立无人航行器关于位置和速度的状态方程和量测方程；预测无人航行器的下一时刻速度和位置，得到无人航行器的下一时刻速度预测值和位置预测值，建立下一时刻速度和位置真值的分布函数，通过引入置信概率，得到无人航行器当前时刻可靠的速度和位置量测值；基于新型集中式卡尔曼滤波器的结构，确定无人航行器更新过程的协方差和卡尔曼滤波器的增益，再通过结合当前时刻速度和位置量测值得到无人航行器的位置信息和速度信息最优估计值，将此方法具有置信检验环节的集中式卡尔曼滤波，对速度和位置信息的最终估计值更加准确。