基于准模型校准卡尔曼滤波的巡检机器人运动系统辨识研究

摘要：

巡检机器人在未来将运用到工业和生活的各个领域,机器人运动系统辨识对控制系统特性研究具有重要意义.针对传统卡尔曼滤波的拟合度和线性化等方面的不足,采用卡尔曼滤波和最小二乘法相结合的系统辨识方案.由最小二乘法得到系统准模型,并转换为状态方程,作为卡尔曼滤波器预测估计器,对机器人运动系统进行辨识.实验采用巡检机器人输出的多组轮速样本数据进行验证,实验结果表明,提出的辨识方案与无准模型的卡尔曼滤波系统辨识方案相比,参数易选取、拟合度好、鲁棒性强.

关键词：系统辨识、卡尔曼滤波、机器人、准模型、最小二乘法

所属期刊栏目：50

分类号：TP249(自动化技术及设备)

资助基金：上海市"科技创新行动计划"社会发展领域项目;上海市科学技术委员会工程技术研究中心项目

在线出版日期：2020-05-11（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：74-80