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基于乌贼算法的无人机航迹规划被引量：4: 2017年; 乌贼算法是一种新型的启发式仿生优化算法。提出了一种基于乌贼算法的无人机航迹规划算法。所构建的概率地图采用概率密度函数来对各种威胁源进行建模,非常适合表述战场环境的不确定特性。乌贼算法与传统的启发式算法相比,拥有更快的收敛速度。在此基础上设计的基于乌贼算法的概率地图航迹规划算法能够有效的缩小概率地图的规划空间,使得航迹规划搜索范围减少、时间缩短。仿真实验表明,该方案比传统概率地图航迹规划方法更能满足无人机航迹规划的要求。; 舒纬伟敬忠良董鹏; 关键词：概率地图

基于噪声方差估计的高斯混合概率假设密度滤波算法被引量：5: 2016年; 针对传统的高斯混合概率假设密度(GM-PHD)滤波器在噪声先验特性未知或不准确时跟踪性能会下降,提出了一种基于噪声方差估计的高斯混合概率假设密度(NCE-GM-PHD)滤波算法.该算法可以同时在线估计时变的目标个数、多目标状态以及噪声方差.首先,通过引入遗忘因子和采取有偏估计的方法改进了传统的Sage-Husa自适应滤波器.基于改进的自适应滤波器,推导了带噪声方差估计的GM-PHD滤波算法.仿真结果表明,在非时变或时变量测噪声方差未知的情况下,NCE-GM-PHD算法的跟踪性能优于传统的GM-PHD算法,对噪声变化的适应能力更强.; 梁荔敬忠良董鹏李旻哲; 关键词：多目标跟踪自适应滤波器

一种飞爬两用机器人的腿部机构设计与仿真分析被引量：1: 2018年; 基于自然环境运动需求,模仿昆虫的运动特点,设计了1套飞爬两用机器人,并针对其特殊的腿部进行了机构设计、运动学分析和优化,提出了基于足端工作范围以及单腿运动能力的比例优化方法并制造了样机。针对飞爬两用的特点,对于着陆过程中机器人的动力学响应,推导了动力学方程,并结合电机控制进行了动力学仿真并与实验结果比较,验证了模型准确性以及控制方法的有效性。; 贾林睿陈务军赵兵董鹏董鹏; 关键词：运动学分析动力学仿真

一种鲁棒的多旋翼姿态解算方法: 2020年; 为解决多旋翼无人机姿态解算由于量测野值存在导致传统算法性能下降问题,充分考虑野值所导致的非高斯噪声分布特性,针对多旋翼无人机姿态解算模型,将量测噪声协方差矩阵近似为逆威沙特(Inverse-Wishart IW)分布,提出一种鲁棒的多旋翼姿态解算方法(Robust Attitude Measurement algorithm,RAMA)。基于加速度计、陀螺仪、磁力计相关数据,针对噪声存在野值的场景进行仿真验证。结果表明,当噪声存在野值时,提出的鲁棒姿态解算方法(RAMA)具有良好的鲁棒性,并且精度优于传统扩展卡尔曼滤波(Extended Kalman Filtering algorithm)EKF姿态解算方法。; 李忠威敬忠良董鹏; 关键词：姿态解算非高斯噪声

基于关联的自适应新生目标强度CPHD滤波被引量：3: 2016年; 量测驱动的自适应新生目标强度基数概率假设密度(adaptive target birth intensity cardinalized probability hypothesis density,ATBI-CPHD)滤波器可以在新生目标强度未知的情况下进行多目标跟踪,然而该方法利用所有量测产生新生目标,没有考虑关联问题。为此,本文提出了一种基于数据关联的改进算法。首先,给出了ATBI-CPHD在高斯混合CPHD(Gaussian mixture CPHD,GMCPHD)框架下的实现。其次,在GMCPHD滤波框架下采用一种基于量测标签的方法进行量测-估计关联,并引入高斯元标签进行航迹保持,在此基础上提出了一种航迹管理方法。最后采用量测波门进行量测-量测关联,利用关联后的量测产生新生目标。仿真结果表明,该算法可以在提高跟踪效果的同时提升计算效率。; 董鹏敬忠良雷明潘汉; 关键词：多目标跟踪随机有限集

基于T分布变分贝叶斯滤波的SINS/GPS组合导航被引量：4: 2018年; 为了解决组合导航中由于野值存在而导致传统滤波算法性能下降的问题,针对SINS/GPS组合导航系统模型提出基于T分布的变分贝叶斯高斯滤波算法,充分考虑野值所导致的噪声厚尾特性,将观测噪声建模为T分布.对系统状态和自举变量进行估计,并且在每个滤波时刻借助变分贝叶斯学习对状态估计进行迭代,以逼近真实后验分布.针对噪声存在野值的场景进行仿真验证,结果表明,在SINS/GPS组合导航系统中,当噪声存在野值时,基于T分布的变分贝叶斯组合导航滤波方法具有一定的鲁棒性,并且精度优于传统组合导航滤波方法.; 胡淼淼敬忠良董鹏周贵荣郑智明; 关键词：SINS/GPS 组合导航系统 T分布高斯滤波

变分贝叶斯自适应容积卡尔曼的SLAM算法被引量：14: 2019年; 在观测噪声参数未知或变化时,传统的同步定位与建图(SLAM)算法性能会下降,为了让SLAM算法性能在上述条件下不受影响同时具有较高的精度,基于此提出了一种基于变分贝叶斯噪声自适应容积卡尔曼滤波的SLAM算法(VB-ACKF-SLAM).该算法采用逆Wishart分布对未知观测噪声参数建模,采用容积积分方法近似非线性变换的均值和方差,并利用变分贝叶斯滤波实现对移动机器人状态和未知观测噪声参数的联合后验概率的估计.该算法有效地解决了在观测噪声参数未知或变化时,传统滤波算法出现的滤波发散问题.仿真实验结果表明,在观测噪声参数未知或变化时,与基于容积卡尔曼滤波的SLAM算法(CFK-SLAM)、无迹卡尔曼滤波的SLAM算法(UKF-SLAM)、扩展卡尔曼滤波的SLAM算法(EKF-SLAM)相比,VB-ACKF-SLAM算法的定位准确率得到了较大的提高,证明了该算法的有效性.; 张抒扬董鹏敬忠良; 关键词：SLAM 移动机器人

基于PHD的多扩展目标联合检测、跟踪与分类算法被引量：4: 2015年; 针对杂波和噪声背景下空间距离较近的扩展目标数目和状态难以估计的问题,提出了基于扩展目标概率假设密度滤波器(ET-PHD)的多目标联合检测、跟踪与分类算法,并给出了该算法基于粒子滤波的实现方法.算法在滤波器中引入了属性量测信息,预测阶段的粒子按照其类别进行传播,更新阶段对所有粒子进行联合更新,更新结束后将粒子按照类别进行分类,各类别的粒子集表示了其相应类别目标的PHD分布.该算法具有模块化结构,计算复杂度为O(mn).数值仿真场景包含两类扩展目标并行运动和两类扩展目标交叉运动.结果表明,该算法可以同时估计扩展目标的类别、数目和状态,并且平均最优次模式分配距离相比传统算法的降低幅度超过50%.; 王震敬忠良雷明秦彦源董鹏

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董鹏