Wybrane algorytmy wygładzania w aplikacjach nawigacyjnych

• Autorzy: Gil R. , Kaniewski P.

Warianty tytułu

EN

Selected smoothing algorithms in navigation applications

• Języki publikacji: PL

Abstrakty

PL

W artykule przedstawiono wyniki badań algorytmów wygładzania w układzie liniowym dyskretnym. Przeprowadzone badania pozwoliły na wyznaczenie błędów średniokwadratowych (RMS) położenia dla systemu z filtrem Kalmana oraz optymalnym estymatorem wygładzającym. Zaprezentowano jakościową poprawę, redukcję błędu RMS, oceny stanu układu wynikającą z zastosowania wygładzania. Przeprowadzone badania potwierdziły wartość użytkową algorytmów wygładzania.

EN

The paper presents the results of testing smoothing algorithms for a linear discrete system. Three types of smoothing algorithms are analyzed in the paper: fixed-interval smoothing, fixed-point smoothing, fixed-lag smoothing. The performance of the above smoothing algorithms was experimentally tested for a selected system model. There was assumed the dynamics model called in the literature as PVA (Position-Velocity-Acceleration). It describes the rate of change in the position, velocity and acceleration of the object in time. The research allowed determining the root mean square errors (RMS) of the position for a system with Kalman filter and the optimal smoothing estimator. It was shown that the use of smoothing improved the estimation of the state of the system significantly. The quality improvement, that is the decrease in the RMS errors of the system state estimates as a result of using smoothing algorithms, is presented in the paper. The investigations performed proved the usefulness of smoothing algorithms. The obtained results allowed determining the level of improvement in the state estimation when using the optimal smoothing estimators. Moreover, there was shown the improvement in the estimation accuracy with the increase in the time interval between the instants of state estimation and measurement.

Słowa kluczowe

PL

nawigacja; ocena stanu; wygładzanie; filtracja Kalmana

EN

navigation; state estimation; smoothing; Kalman filtering

• Wydawca: Wydawnictwo PAK
• Czasopismo: Pomiary Automatyka Kontrola
• Rocznik: 2014
• Tom: R. 60, nr 9
• Strony: 726--728
• Opis fizyczny: Bibliogr. 10 poz., tab., wykr.

Twórcy

autor

Gil R.

• Wojskowa Akademia Techniczna, Wydział Elektroniki, Instytut Radioelektroniki, ul. Gen. Sylwestra Kaliskiego 2, 00-908 Warszawa

autor

Kaniewski P.

• Wojskowa Akademia Techniczna, Wydział Elektroniki, Instytut Radioelektroniki, ul. Gen. Sylwestra Kaliskiego 2, 00-908 Warszawa

Bibliografia

• [1] Jazwinski A.H.: Stochastic Processes and Filtering Theory, Academic Press, New York, 1970.
• [2] Kalman R.E.: A New Approach to Linear Filtering and Prediction Problems, Transactions of the ASME, 82D (1960), s. 35-45, 1960.
• [3] Tue-Cuong Dong-Si, Mourikis A.I.: Motion Tracking with Fixed-lag Smoothing: Algorithm and Consistency Analysis, IEEE International Conference on Robotics and Automation ICRA'11, s. 5655-5662, 9-13 May 2011.
• [4] Syed Z., Aggarwal P., Yang Y., El-Sheimy N.: Improved Vehicle Navigation Using Aiding with Tightly Coupled Integration, IEEE Vehicular Technology Conference VTC 2008, s. 3077-3081, 11-14 May 2008.
• [5] Garcia R., Puig J., Ridao P., Cufi X.: Augmented State Kalman Filtering for AUV Navigation, IEEE International Conference on Robotics and Automation ICRA'02, Vol.4, s. 4010-4015, 11-15 May 2002.
• [6] Bryson M., Johnson-Roberson M., Sukkarieh S.: Airborne Smoothing and Mapping using Vision and Inertial Sensors, IEEE International Conference on Robotics and Automation ICRA'09, s. 2037-2042, 12-17 May 2009.
• [7] Gelb A.: Applied Optimal Estimation, MIT Press, Cambridge, MA, 1974.
• [8] Meditch J.S.: Estymacja i sterowanie statystycznie optymalne w układach liniowych, WNT, Warszawa, 1975.
• [9] Anders B.D.O., Moore J.B.: Filtracja optymalna, WNT, Warszawa, 1984.
• [10] Brown R.G., Hwang P.Y.C.: Introduction to Random Signals and Applied Kalman Filtering, John Wiley & Sons, Inc., USA, 2001.