基于约束凸生成元的 Uncertain 线性系统精确集值估计

Daniel Silvestre

基于约束凸生成元的 Uncertain 线性系统精确集值估计

系统与控制 2023-04-12 v1 系统与控制

作者: Daniel Silvestre

摘要

在模型存在不确定性的情况下，集值状态估计在文献中主要遵循三种方法：i) 将不确定动态与估计值进行区间运算；ii) 将不确定性分解为单位秩矩阵；以及 iii) 对不确定性空间的顶点执行凸包。方法 i) 和 ii) 引入了大量的保守性，因为二者都忽略了参数与动态矩阵元素之间的关系。另一方面，方法 iii) 在表示集合所需变量数量上增长很大，或者为近似而丧失其与 i) 和 ii) 相比的主要优势。在本文中，针对在 GPS 拒止区域中借助信标信号进行定位的自主车辆应用，我们为凸约束生成元 (CCG) 的凸包给出了一种精确（即无额外保守性）且最优（变量数增长最小）的闭式定义。这产生了一种更高效的方法来表示对应于状态估计的最小体积凸集。鉴于文献中仍缺乏针对 CCG 的约简方法，我们采用基于射线投射的近似，其在精度上可与 CORA 中实现的针对约束 Zonotope 的方法相媲美。仿真说明了所提凸包运算下 CCG 相比约束 Zonotope 具有更高的精度。

关键词

集值估计凸约束生成元不确定线性系统凸包自主车辆约束 Zonotope

引用

@article{arxiv.2304.04826,
  title  = {Exact Set-valued Estimation using Constrained Convex Generators for uncertain Linear Systems},
  author = {Daniel Silvestre},
  journal= {arXiv preprint arXiv:2304.04826},
  year   = {2023}
}

备注

IFAC paper to be presented at the World Congress in July 2023

基于约束凸生成元的 Uncertain 线性系统精确集值估计

摘要

关键词

引用

备注

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