基于稳定嵌入的无迹卡尔曼滤波用于欧氏空间中流形上系统的简单、精确且计算高效的状态估计
机器人学
2022-12-01 v2
摘要
本文提出一种简单、精确且计算高效的方法，将欧氏空间中开发的普通无迹卡尔曼滤波器应用于动力学在流形上演化的系统。我们利用称为稳定嵌入的数学理论，构造了一种无迹卡尔曼滤波的变体，其使状态估计保持与流形紧密邻近，同时展现出优异的估计性能。我们将所设计的滤波器应用于卫星系统模型，并与其他专为流形上系统设计的无迹卡尔曼滤波器比较性能，从而确认了其性能。我们所设计的滤波器估计误差低，如预期般使状态估计与流形紧密邻近，且计算耗时极少。此外，我们的滤波器简单易用，因为它直接采用现成的欧氏空间标准无迹卡尔曼滤波器，无需任何特定的保流形结构离散化方法或坐标变换。
引用
@article{arxiv.2208.10162,
title = {Unscented Kalman filter with stable embedding for simple, accurate and computationally efficient state estimation of systems on manifolds in Euclidean space},
author = {Jae-Hyeon Park and Dong Eui Chang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2208.10162},
year = {2022}
}
备注
This paper is published in International Journal of Robust and Nonliner Control