控制理论与应用

作者：夏睿灿,裴海龙

单位：华南理工大学自动化科学与工程学院,华南理工大学自动化科学与工程学院

关键词：相对状态估计; 多机器人协同; 虚拟现实; 扩展卡尔曼滤波器; 传感器融合

基金：国家重点研发计划项目(2023YFB4704900), 航空科学基金项目(20220056060001), 国家自然科学基金重大科研仪器研制项目(61527810), 中国高 校产学研创新基金新一代信息技术创新项目(2022IT046), 中央高校基本科研业务费专项资金资助.

相对状态的精确估计通常依赖参考平台准确的角加速度, 在航天场景由外力矩计算, 而在日常环境中由于未知阻力普遍存在, 准确的外力矩难以获取, 角加速度一般由角速度差分近似, 导致相对状态估计精度下降. 对此,本文构建一种仅依赖惯性测量的相对运动模型, 称为混合运动模型, 其将恒定加速度模型与向量运动学结合, 在独立于力矩和惯性状态的情况下, 精确预测相对状态. 此外, 本文设计扩展卡尔曼滤波器(EKF), 将该运动模型与视觉相对观测结合, 实现高精度相对状态估计, 并以仿真和实际数据评估其性能. 仿真实验从轨迹动态特性和相对观测丢失的角度对比该EKF和目前先进的方法, 结果证明本文提出的方案具有较高的精度和稳定性. 实际实验利用本方法实现虚拟现实应用中的六自由度手柄视觉跟踪, 验证其具备先进的毫米级定位精度, 演示链接见https://www.bilibili.com/video/BV1mv4y1d7iD/.

来源：2024年第7期

《控制理论与应用》期刊编辑部

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