基于擴展卡爾曼濾波的無人地面車輛網(wǎng)絡位置估計
無人地面車輛(UGV)的Ad hoc網(wǎng)絡是一種進行間歇性連接的移動容延遲網(wǎng)絡(DTN)。開發(fā)了一種位置估計算法,再加上協(xié)同的通信路由算法,用以在UGV 的DTN中提供實時的路徑規(guī)劃。位置估計算法的設計需要解決幾個關鍵的問題:①運算任務的設定和物理條件的限制;②可用傳感器測量和觀察的變量;③適當?shù)奈锢砟P停虎苓m當?shù)男阅苤笖?shù)或設定的性能參數(shù);⑤適當?shù)墓烙嫼透櫵惴ā?/p>
建立了高斯-馬爾科夫狀態(tài)空間模型,用于每個節(jié)點(車輛)的動力學分析。用于測量的非線性信號是由固定位置的基站(BSs)發(fā)送的、恒定功率的接收信號強度指示器(RSSI)的信號。擴展卡爾曼濾波器(EKF)則是用于對車輛的位置、速度和加速度進行估計,目標車輛相當于在一個2維空間網(wǎng)格環(huán)境中建立的UGV網(wǎng)絡節(jié)點。算法不需要對之前采樣周期的信息進行額外的存儲,所以單個UGV網(wǎng)絡節(jié)點的資源存儲空間被壓縮至最小化。
在今后的工作中,還會對UGV容延遲網(wǎng)絡中基于位置估計的路徑規(guī)劃功能進行擴展研究。使用了Matlab軟件來模擬一個節(jié)點的移動,包括沿軌跡行駛、突然動作等。使用零均值化白度測試來對系統(tǒng)的估算性能進行量化,使用節(jié)點狀態(tài)估計的序列、均方根誤差(RSME)、加權殘差平方(WSSRs)、后Cramer-Rao下限值(PCRLB)等進行評價。通過上述性能指標的評判,驗證了所提出的位置估算算法的有效性。
刊名:Cognitive Methods in Situation Awareness and Decision Support(英)
刊期:2014年第3期
作者:Thulasiraman P et al
編譯:陳鵬飛