杨春
- 作品数：6 被引量：72H指数：4
- 供职机构：南京理工大学自动化学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金江苏省普通高校研究生科研创新计划项目江苏省高校自然科学研究项目更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术航空宇航科学技术更多>>
- 采用双状态传播卡方检验和模糊自适应滤波的容错组合导航算法被引量：21
- 2016年
- 太阳能高空长航时无人机导航系统中,捷联惯导/北斗2κ全球卫星导航/星光导航(SINS/BD2/GPS/CNS)是一种可用的组合方案.针对常规容错组合导航算法故障检测类型单一,故障时滤波精度下降的问题,提出一种采用双状态卡方检验(TSPCST)和模糊自适应滤波(FAF)的容错组合导航算法.为了同时检测多种故障,将TSPCST应用于联邦滤波结构中;为了防止故障数据污染系统,利用FAF输出的高精度导航信息,对双状态传播器定期交替校正;进一步,FAF运用TSPCST检测得到的故障信息变量,定义量测子系统模糊有效域,将检测阈值模糊化,以弥补常规固定检测阈值算法难以选取阈值的不足;最后,通过计算信息分配因子,自适应处理多种故障数据.仿真结果表明,该容错组合导航算法性能优于常规固定检测阈值算法.
- 杨春张磊郭健陈庆伟
- 关键词：组合导航联邦卡尔曼滤波故障检测模糊自适应
- 非完整移动机器人混合动态编队控制
- 针对地面移动机器人的特点,提出了一种多机器人系统编队控制方法,研究了两种不同运动学模型非完整移动机器人在三维地形环境下的混合编队控制。首先利用领航跟随法,建立三维地形环境下的跟随机器人的轨迹跟踪系统模型,然后利用李亚普诺...
- 张瑞雷杨春李胜陈庆伟
- 关键词：多机器人系统非完整移动机器人混合编队三维地形
- 文献传递
- 复杂地形环境下多机器人编队控制方法被引量：11
- 2014年
- 针对复杂地形地面崎岖起伏的特点,提出了一种多机器人系统编队控制方法.首先,分析了复杂地形环境下的系统队形模型.通过建立三维地形环境下编队系统的误差模型,并运用空间投影法将其映射到二维平面上,对系统的编队误差进行分析.然后利用李雅普诺夫函数构造控制器,并根据环境中的特定地形设计相应的编队行驶策略,实现了多机器人系统在复杂地形环境下的编队控制.最后,通过3种典型复杂地形环境下两种非完整移动机器人的编队仿真,验证了该方法的有效性.
- 张瑞雷李胜陈庆伟杨春
- 关键词：复杂地形多机器人系统编队控制非完整移动机器人
- 采用卡方检验的模糊自适应无迹卡尔曼滤波组合导航算法被引量：35
- 2018年
- 针对低成本惯性测量单元精度受载体机动影响大、先验知识难以准确获知的问题,提出一种采用卡方检验的模糊自适应无迹卡尔曼滤波组合导航算法.首先,根据惯性测量单元的基本情况构造系统噪声的粗略模型;然后,引入卡方检验对系统状态模型进行评估,得到相应的卡方检验值;最后,通过预设的模糊逻辑函数和卡方检验值求取系统噪声估计值,得到具有系统噪声统计特性调整的自适应无迹卡尔曼滤波算法.所提出的算法可以克服低成本惯性测量单元难以准确获知先验知识的缺陷.通过SINS/GPS组合导航系统的仿真实例,验证了所提出算法的有效性.
- 杨春郭健张磊陈庆伟
- 关键词：卡方检验无迹卡尔曼滤波模糊自适应组合导航
- 非完整移动机器人混合动态编队控制
- 针对地面移动机器人的特点，提出了一种多机器人系统编队控制方法，研究了两种不同运动学模型非完整移动机器人在三维地形环境下的混合编队控制。首先利用领航跟随法，建立三维地形环境下的跟随机器人的轨迹跟踪系统模型，然后利用李亚普诺...
- 张瑞雷杨春李胜陈庆伟
- 关键词：多机器人系统非完整移动机器人混合编队三维地形
- 采用无迹信息滤波的多传感器容错融合算法被引量：6
- 2017年
- 针对故障检测阈值难以确定和系统非线性较强时精度差的问题,提出了1种新的多传感器容错融合算法。各量测子系统采用无迹信息滤波,不需要对系统进行线性化,因而能避免线性化误差。设计基于模糊逻辑的故障检测算法。利用卡方检验值计算子系统有效概率。根据子系统的有效概率自适应隔离故障子系统,处理故障检测阈值难以选取的问题。将该文算法应用于捷联惯性导航系统/北斗2/全球定位系统(SINS/BD2/GPS)组合导航系统中,仿真结果验证了其有效性。
- 杨春郭健张磊陈庆伟
- 关键词：多传感器容错数据融合模糊逻辑卡方检验
