面向可观测性增强目标运动估计的协同方位角速率方法

基于视觉的目标运动估计是许多机器人任务中的基本问题。现有方法存在可观测性低的局限，因此在追踪高机动目标时面临挑战。受空中目标追踪任务的启发——其中目标可能在 3D 空间中机动——本文研究了如何通过引入文献中尚未被充分探索的方位角速率信息来进一步增强可观测性。本文的主要贡献是提出一种新的协同估计器 STT-R（带方位角速率的时空三角测量），其设计基于分布式递归最小二乘框架。该理论结果进一步通过数值仿真和真实世界实验得到验证。结果表明，所提出的 STT-R 算法能够有效生成更精确的估计，并有效减少速度估计中的滞后，从而实现对更机动目标的追踪。