DIVIDED DIFFERENCE FILTER-BASED DATA FUSION ALGORITHMS FOR ATTITUDE ESTIMATION
محل انتشار: یازدهمین کنفرانس مهندسی برق
سال انتشار: 1382
نوع سند: مقاله کنفرانسی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 1,342
فایل این مقاله در 10 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
ICEE11_099
تاریخ نمایه سازی: 18 تیر 1391
چکیده مقاله:
This paper presents estimation of rigid body orientation using the newly developed divided difference filters (DDF). These estimators utilize considerable advantages of using polynomial approximation obtained with an interpolation formula instead of Taylor series approximation used in extended Kalman filter (EKF) and its higher order relatives. This accommodates easy implementation of the filters, and it enables state estimation even when there are singular points in which the derivatives are undefined. Attitude estimation systems often use two or more different sensors to obtain reliable data. Regarding this fact the testbed contained rate gyros, gravimetricinclinometers and magnetic compass. The suggested approach is that data from these sensors are fused in order to achieve the excellent dynamic response of an inertial orientation estimation system without drift, and without the acceleration sensitivity of inclinometers. Also, because of using gyro modeling instead of dynamic modeling theproposed implementation is independent of the structure of the platform and can easily be transferred to different platforms, which carry an equivalent set of sensors. Extensive testing of the filter with actual sensor data proved it to be satisfactory.
کلیدواژه ها:
Attitude Estimation ، Divided Difference Filter (DDF) ، Extended Kalman Filter (EKF) ، Data Fusion ، Strapdown Inertial Navigation System (INS
نویسندگان
P. Setoodeh
Department of Electrical Engineering, School of Engineering, Shiraz University
مراجع و منابع این مقاله:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :