Bộ lọc kalman là gì? Các công bố khoa học về Bộ lọc kalman
Bộ lọc Kalman là một thuật toán sử dụng trong lý thuyết điều khiển và xử lý tín hiệu để ước lượng trạng thái của hệ động lực và giảm nhiễu trong việc đo lường. ...
Bộ lọc Kalman là một thuật toán sử dụng trong lý thuyết điều khiển và xử lý tín hiệu để ước lượng trạng thái của hệ động lực và giảm nhiễu trong việc đo lường. Nó được đặt theo tên của nhà toán học Rudolf Kalman.
Bộ lọc Kalman dựa trên một mô hình hệ động lực và các phép đo, và nó làm việc bằng cách tính toán các ước lượng trạng thái tốt nhất dựa trên những thông tin đã biết. Thuật toán sử dụng một bước dự đoán để ước lượng trạng thái trong thời điểm tiếp theo, sau đó sử dụng các phép đo để cập nhật ước lượng trạng thái này. Với mỗi bước, bộ lọc Kalman sẽ tính toán ước lượng trạng thái tốt nhất dựa trên mô hình hệ động và các thông tin đo được.
Bộ lọc Kalman có khả năng loại bỏ nhiễu từ các dữ liệu đo lường, làm cho ước lượng trạng thái gần với giá trị thực tế hơn. Nó được sử dụng rộng rãi trong các lĩnh vực như điều khiển tự động, xử lý ảnh, robotic và điều hướng không gian.
Trong tổ chức một hệ thống bộ lọc Kalman, mô hình hệ động và các phép đo đòi hỏi đều phải được xác định rõ ràng. Thông tin ban đầu và độ chính xác của phép đo cũng ảnh hưởng đến chất lượng của ước lượng trạng thái cuối cùng.
Bộ lọc Kalman có thể được mô tả trong hai bước chính: dự đoán và cập nhật.
Bước dự đoán: Trong bước này, bộ lọc dự đoán trạng thái tiếp theo thông qua mô hình hệ động. Mô hình hệ động mô tả cách mà các biến trạng thái của hệ thay đổi theo thời gian và cách nó tương tác với các yếu tố bên ngoài. Bộ lọc Kalman sử dụng các phép toán ma trận để tính toán dự đoán trạng thái tiếp theo, cũng như hiệp phương sai của dự đoán.
Công thức dự đoán Kalman:
Ả = F * X_previous + B * U + noise
P = F * P_previous * F_transpose + Q
Trong đó:
- F là ma trận chuyển đổi trạng thái,
- X_previous là trạng thái trước đó,
- B là ma trận tương ứng với ảnh hưởng của biến điều khiển ngoại tại U,
- U là biến điều khiển ngoại tại,
- noise là nhiễu quan sát hoặc nhiễu hệ thống,
- P_previous là hiệp phương sai trạng thái trước đó,
- Q là ma trận hiệp phương sai nhiễu quan sát hoặc nhiễu hệ thống.
Bước cập nhật: Trong bước này, bộ lọc sử dụng các phép đo để cập nhật ước lượng trạng thái. Các phép đo được sử dụng để điều chỉnh dự đoán trước đó thành một ước lượng trạng thái mới và cải thiện chất lượng ước lượng. Công thức cập nhật Kalman được thể hiện như sau:
K = P * H_transpose * (H * P * H_transpose + R)^-1
X = X_predicted + K * (Z - H * X_predicted)
P = (I - K * H) * P_predicted
Trong đó:
- K là ma trận Kalman Gain, xác định tương quan giữa các phép đo và trạng thái dự đoán,
- H là ma trận chuyển đổi từ trạng thái sang phép đo,
- R là hiệp phương sai nhiễu đo lường,
- Z là giá trị đo lường thực tế,
- X_predicted là trạng thái dự đoán,
- X là trạng thái cập nhật,
- I là ma trận đơn vị.
Bộ lọc Kalman tối ưu hóa việc cân bằng giữa dự đoán và cập nhật để đạt được ước lượng trạng thái tốt nhất dựa trên thông tin có sẵn. Nó là một công cụ quan trọng trong xử lý tín hiệu và điều khiển tự động để ước lượng và giảm nhiễu.
Danh sách công bố khoa học về chủ đề "bộ lọc kalman":
Tổng quan về bộ lọc Kalman theo kiểu tổ hợp cho việc đồng hóa dữ liệu khí quyển Dịch bởi AI Tóm tắt Bài báo này tổng hợp sự phát triển của bộ lọc Kalman theo kiểu tổ hợp (EnKF) cho việc đồng hóa dữ liệu khí quyển. Chúng tôi đặc biệt chú ý đến những tiến bộ gần đây và những thách thức hiện tại. Các tính chất đặc trưng của ba biến thể đã được thiết lập tốt của thuật toán EnKF sẽ được thảo luận đầu tiên. Với kích thước hạn chế của tổ hợp và sự tồn tại không thể tránh khỏi của các lỗi có nguồn gốc không rõ (tức là lỗi hệ thống), đã có nhiều phương pháp được đề xuất để định vị ảnh hưởng của các quan sát và để tính đến những lỗi này. Tuy nhiên, vẫn còn những thách thức; ví dụ, về việc định vị các hiện tượng đa quy mô (cả về thời gian và không gian). Đối với EnKF nói chung, nhưng đặc biệt là các ứng dụng độ phân giải cao, mong muốn sử dụng một khoảng thời gian đồng hóa ngắn. Điều này thúc đẩy việc tập trung vào các phương pháp duy trì cân bằng trong suốt quá trình cập nhật EnKF. Bài báo cũng thảo luận về các hệ thống EnKF khu vực hạn chế, đặc biệt là liên quan đến việc đồng hóa dữ liệu radar và các ứng dụng theo dõi bão mạnh và xoáy thuận nhiệt đới. Dường như ít sự chú ý hơn đã được dành cho việc tối ưu hóa quá trình đồng hóa các quan sát bức xạ vệ tinh của EnKF, mà khối lượng ngày càng tăng của nó đã đóng vai trò quan trọng trong việc cải thiện dự đoán thời tiết toàn cầu. Cũng có một xu hướng tại nhiều trung tâm nghiên cứu và thực hiện các hệ thống hỗn hợp để tận dụng cả hai phương pháp đồng hóa dữ liệu theo kiểu tổ hợp và biến thể; điều này đặt ra thêm nhiều thách thức và không rõ cách nó sẽ phát triển. Kết luận rằng, mặc dù có hơn 10 năm kinh nghiệm vận hành, vẫn còn nhiều vấn đề chưa giải quyết mà có thể được hưởng lợi từ nghiên cứu sâu hơn. Nội dung Giới thiệu ...4490Các biến thể phổ biến của thuật toán EnKF ...4491Mô tả chung...4491 Bộ lọc ngẫu nhiên và xác định...4492 Bộ lọc ngẫu nhiên...4492 Bộ lọc xác định...4492 Bộ lọc tuần tự hoặc địa phương...4493 Các bộ lọc Kalman theo kiểu tổ hợp tuần tự...4493 Bộ lọc Kalman biến đổi nhóm địa phương...4494 Vector trạng thái mở rộng...4494 Các vấn đề đối với sự phát triển của các thuật toán...4495 Sử dụng tổ hợp nhỏ ...4495Phương pháp Monte Carlo...4495 Xác thực độ tin cậy...4497 Sử dụng các bộ lọc nhóm không có sự đồng huyết...4498 Lỗi mẫu do kích thước tổ hợp hạn chế: Vấn đề hạng...4498 Định vị hiệp phương sai...4499 Định vị trong bộ lọc tuần tự...4499 Định vị trong LETKF...4499 Các vấn đề với định vị...4500 Tóm tắt...4501 Các phương pháp để tăng cường độ phân tán của tổ hợp ...4501Thổi phồng hiệp phương sai...4501 Thổi phồng cộng...4501 Thổi phồng nhân...4502 Thư giãn thông tin tổ hợp trước...4502 Các vấn đề với việc thổi phồng...4503 Phát tán và cắt ngắn...4503 Lỗi trong các tham số hóa vật lý...4504 Rối loạn xu hướng vật lý...4504 Các phương pháp đa mô hình, đa vật lý và đa tham số...4505 Hướng đi tương lai...4505 Tính hợp lý của các nguồn lỗi...4506 Cân bằng và độ dài của khoảng thời gian đồng hóa ...4506Nhu cầu về các phương pháp cân bằng...4506 Các phương pháp lọc theo thời gian...4506 Về các khoảng thời gian đồng hóa ngắn hơn...4507 Giảm bớt các nguồn mất cân bằng...4507 Đồng hóa dữ liệu khu vực ...4508Các điều kiện biên và tính nhất quán giữa nhiều miền...4509 Khởi tạo tổ hợp bắt đầu...4510 Các bước tiền xử lý cho các quan sát radar...4510 Sử dụng các quan sát radar cho các phân tích quy mô đối lưu...4511 Sử dụng các quan sát radar cho các phân tích xoáy thuận nhiệt đới...4511 Các vấn đề khác liên quan đến đồng hóa dữ liệu LAM...4511 Đồng hóa các quan sát vệ tinh ...4512Định vị hiệp phương sai...4512 Độ dày dữ liệu...4513 Quy trình sửa lỗi thiên lệch...4513 Tác động của việc lặp lại hiệp phương sai...4514 Các giả định về lỗi quan sát...4514 Khuyến nghị liên quan đến các quan sát vệ tinh...4515 Các khía cạnh tính toán ...4515Các tham số ảnh hưởng đến chất lượng...4515 Tổng quan về các thuật toán song song hiện tại...4516 Tiến trình phát triển kiến trúc máy tính...4516 Các vấn đề thực tiễn...4517 Tiến gần đến khu vực xám...4518 Tóm tắt...4518 Các hệ thống hỗn hợp với các thành phần biến đổi và EnKF ...4519Hiệp phương sai lỗi nền hỗn hợp...4519 E4DVar với biến kiểm soát α ...4519 Không sử dụng các mô hình tuyến tính hóa với 4DEnVar...4520 Thuật toán tăng trưởng hỗn hợp...4521 Các vấn đề và khuyến nghị mở...4521 Tóm tắt và thảo luận ...4521Bộ lọc ngẫu nhiên hay xác định...4522 Bản chất của lỗi hệ thống...4522 Đi xa hơn những quy mô đồng bộ...4522 Các quan sát từ vệ tinh...4523 Các hệ thống hỗn hợp...4523 Tương lai của EnKF...4523 PHỤ LỤC A ...4524Các loại phân kỳ của bộ lọc ...4524Phân kỳ bộ lọc cổ điển...4524 Phân kỳ bộ lọc thảm họa...4524 PHỤ LỤC B ...4524Các hệ thống có sẵn để tải xuống ...4524Tài liệu tham khảo ...4525
Monthly Weather Review - Tập 144 Số 12 - Trang 4489-4532 - 2016
Mô Hình OCV Cải Tiến Của Ắc Quy Li-Ion NMC Để Dự Đo SOC Trực Tuyến Sử Dụng Bộ Lọc Kalman Mở Rộng Dịch bởi AI Mô hình hóa chính xác mối quan hệ phi tuyến giữa điện áp mạch hở (OCV) và trạng thái sạc (SOC) là cần thiết cho việc ước lượng SOC thích ứng trong quá trình vận hành của ắc quy lithium-ion (Li-ion). Việc ước lượng SOC trực tuyến cần phải đáp ứng vài ràng buộc, chẳng hạn như chi phí tính toán, số lượng tham số, cũng như độ chính xác của mô hình. Trong bài báo này, những thách thức đó được xem xét bằng cách đề xuất một mô hình OCV cải tiến, đơn giản và chính xác cho ắc quy Li-ion nickel mangan cobalt (NMC), dựa trên phương pháp đặc trưng phân tích thực nghiệm. Thực tế, mô hình này bao gồm các hàm động học ngoại tích và các hàm bậc hai đơn giản chỉ chứa năm tham số, mô hình được đề xuất theo sát đường cong thực nghiệm với sai số khớp nhỏ chỉ 1 mV. Mô hình cũng có hiệu lực trong khoảng nhiệt độ rộng và tính đến hiện tượng trễ điện áp của OCV. Sử dụng mô hình này trong ước lượng SOC bằng bộ lọc Kalman mở rộng (EKF) giúp giảm thiểu thời gian thực thi và giảm sai số ước lượng SOC xuống chỉ còn 3% so với các mô hình hiện có, nơi mà sai số ước lượng khoảng 5%. Các thí nghiệm cũng được thực hiện để chứng minh rằng mô hình OCV được đề xuất kết hợp trong bộ ước lượng EKF thể hiện độ tin cậy và chính xác tốt dưới các đặc điểm tải và nhiệt độ khác nhau.
Energies - Tập 10 Số 6 - Trang 764
Bộ Lọc Kalman Biến Đổi Tập Hợp Địa Phương Lẫn Hợp Dịch bởi AI Tóm tắt
Phương pháp hợp nhất dữ liệu lai kết hợp các yếu tố của bộ lọc Kalman tập hợp (EnKF) và các phương pháp biến phân. Trong khi hầu hết các tiếp cận đều tập trung vào việc bổ sung cho một hệ thống biến phân hoạt động bằng thông tin sai số động từ một tập hợp, nghiên cứu này lại hướng đến việc bổ sung cho một EnKF hoạt động bằng thông tin từ phương pháp hợp nhất dữ liệu biến phân 3 chiều đơn giản (3D-Var). Một lớp các phương pháp lai được giới thiệu, kết hợp các ma trận hệ số của các phương pháp tập hợp và biến phân, thay vì kết hợp tuyến tính các sai số nền tương ứng. Một bộ lọc Kalman biến đổi tập hợp địa phương lai (Hybrid-LETKF) được trình bày dưới hai dạng: 1) Hybrid/Covariance-LETKF truyền thống kết hợp các ma trận sai số nền của LETKF và 3D-Var, và 2) một thuật toán dễ triển khai gọi là Hybrid/Mean-LETKF thuộc lớp mới của các phương pháp hệ số lai. Cả hai dạng này đều cải thiện sai số phân tích khi sử dụng các kích thước tập hợp nhỏ và độ phủ quan sát thấp so với việc dùng riêng LETKF hoặc 3D-Var. Các kết quả ngụ ý rằng với kích thước tập hợp nhỏ, việc cho phép tìm kiếm một giải pháp bên ngoài không gian mà các thành viên trong tập hợp trải ra sẽ cung cấp tính chắc chắn trong cả hai phương pháp lai so với LETKF đơn thuần. Cuối cùng, sự đơn giản trong thiết kế của Hybrid/Mean-LETKF ngụ ý rằng thuật toán này có thể được áp dụng một cách thực tiễn mà chỉ cần sửa đổi nhỏ cho một hệ thống 3D-Var hoạt động hiện có.
Monthly Weather Review - Tập 142 Số 6 - Trang 2139-2149 - 2014
Ước lượng dòng carbon bề mặt dựa trên bộ lọc Kalman chuyển đổi tổ hợp cục bộ với cửa sổ đồng hóa ngắn và cửa sổ quan sát dài: kiểm thử mô phỏng hệ thống quan sát trong GEOS-Chem 10.1 Dịch bởi AI Tóm tắt. Chúng tôi đã phát triển một hệ thống đồng hóa dữ liệu carbon để ước lượng các dòng carbon bề mặt. Hệ thống này sử dụng bộ lọc Kalman chuyển đổi tổ hợp cục bộ (LETKF) và mô hình vận chuyển khí quyển GEOS-Chem được dẫn động bởi phân tích lại các trường khí tượng của MERRA-1 dựa trên mô hình Hệ thống Quan sát Trái Đất Goddard phiên bản 5 (GEOS-5). Hệ thống đồng hóa này lấy cảm hứng từ phương pháp của Kang và cộng sự (2011, 2012), những người đã ước tính dòng carbon bề mặt trong một thí nghiệm mô phỏng hệ thống quan sát (OSSE) như là các tham số thay đổi trong việc đồng hóa CO2 khí quyển, sử dụng cửa sổ đồng hóa ngắn 6 giờ. Họ đã bao gồm đồng hóa các biến khí tượng tiêu chuẩn, để tổ hợp mang lại một thước đo của độ không chắc chắn trong việc vận chuyển CO2. Sau khi giới thiệu các kỹ thuật mới như 'định vị biến động' và tăng trọng số quan sát gần bề mặt, họ đã đạt được các dòng carbon bề mặt chính xác ở độ phân giải điểm lưới. Chúng tôi đã phát triển một phiên bản mới của bộ lọc Kalman chuyển đổi tổ hợp cục bộ liên quan đến phương pháp 'ra-vào tại chỗ' (RIP) để tăng tốc giai đoạn tăng vòng của đồng hóa dữ liệu bộ lọc Kalman tổ hợp (EnKF) (Kalnay và Yang, 2010; Wang và cộng sự, 2013; Yang và cộng sự, 2012). Giống như RIP, hệ thống đồng hóa mới sử dụng thuật toán 'làm mịn không chi phí' cho LETKF (Kalnay và cộng sự, 2007b), cho phép dịch chuyển nghiệm của bộ lọc Kalman tiến hoặc lùi trong cửa sổ đồng hóa mà không tốn chi phí nào. Trong sơ đồ mới, một 'cửa sổ quan sát' dài (ví dụ, 7 ngày hoặc lâu hơn) được sử dụng để tạo ra tổ hợp LETKF sau 7 ngày. Sau đó, bộ làm mịn RIP được dùng để tạo ra phân tích cuối cùng chính xác trong 1 ngày. Cách tiếp cận mới này có lợi thế là dựa trên cửa sổ đồng hóa ngắn, điều này giúp nó chính xác hơn, và được tiếp xúc với những quan sát tương lai trong 7 ngày, điều này cải thiện phân tích và tăng tốc giai đoạn tăng vòng. Cửa sổ đồng hóa và quan sát sau đó được lùi lên trước 1 ngày, và quy trình này được lặp lại. Điều này giảm đáng kể lỗi phân tích, cho thấy rằng phương pháp đồng hóa mới được phát triển có thể được sử dụng với các mô hình hệ thống Trái Đất khác, đặc biệt là để tận dụng tốt hơn các quan sát kết hợp với các mô hình này.
Geoscientific Model Development - Tập 12 Số 7 - Trang 2899-2914
#Kalman filter #carbon flux estimation #atmospheric transport model #GEOS-Chem #data assimilation #Earth system models #observing system simulation experiment #meteorological fields #ensemble Kalman filter #variable localization #carbon cycle.
Định vị cho robot sử dụng bộ lọc kalman mở rộng cải tiến với logic mờ và mạng nơ ron
Tạp chí tin học và điều khiển học - Tập 29 Số 2 - 2013
Báo cáo trình bày một đề xuất mới để cải tiến chất lượngcủa bộ lọc Kalman mở rộng cho bài toán định vị cho robot di động. Một hệ logicmờ được sử dụng để hiệu chỉnh theo thời gian thực các ma trận hiệp phương sai củabộ lọc. Tiếp đó, một mạng nơron được cài đặt để hiệu chỉnh các hàm thành viên củaluật mờ. Mục đính là để tăng độ chính xác và tránh sự phân kỳ của bộ lọc Kalmankhi các ma trận hiệp phương sai được chọn cố định hoặc chọn sai. Chương trìnhmô phỏng và các thực nghiệm trên robot thực tại phòng thí nghiệm được thực hiệnđể đánh giá hiệu quả của thuật toán. Kết quả cho thấy bộ lọc đề xuất cho hiệuquả tốt hơn bộ lọc Kalman mở rộng trong vấn đề định vị cho robot di động.
#fuzzy logic #extended kalman filter #localization #mobile robot
Phát hiện tình huống lái xe nghiêm trọng dựa trên lực tiếp xúc giữa bánh xe và mặt đường Dịch bởi AI
Clinical Rheumatology -
Để phát triển một hệ thống điều khiển xe hiệu quả, cần phải ước lượng chính xác chuyển động của phương tiện, trong đó việc ước lượng độ ma sát của mặt đường là một trong những bước quan trọng nhất để đạt được điều này. Trong bối cảnh thiếu các cảm biến thương mại có sẵn để đo trực tiếp hệ số ma sát, đã có nhiều phương pháp ước lượng khác nhau được nghiên cứu trong quá khứ. Hầu hết các mô hình trong tài liệu thường sử dụng số bậc tự do thấp. Ngoài ra, các mô hình này có giá trị khác với chuyển động thật của phương tiện và gặp khó khăn khi thích nghi với các công nghệ mới. Trong bài báo này, một quy trình ước lượng mới được đề xuất để ước lượng lực trên lốp và lịch sử trạng thái của phương tiện, bao gồm tốc độ dọc, tốc độ ngang, tốc độ góc và bán kính lăn của bánh xe, cũng như độ trượt ngang, góc nghiêng và góc lật dựa trên bộ lọc Kalman mở rộng, và hệ số ma sát mặt đường dựa trên phương pháp bình phương tối thiểu hồi quy. Các phương pháp này sử dụng các phép đo từ các cảm biến tiêu chuẩn hiện có. Để thực hiện việc ước lượng này, một mô hình xe phi tuyến với mười bốn bậc tự do đã được phát triển. Các kết quả ước lượng được so sánh với các kết quả thu được từ CarSim sử dụng cùng giá trị tham số để xác minh mô hình được đề xuất.
#Ước lượng ma sát #Lực trên lốp #Hệ số ma sát mặt đường #Bộ lọc Kalman mở rộng #Bình phương tối thiểu hồi quy
Nghiên cứu quy trình xử lý dữ liệu cho thiết bị khảo sát đường ồng dẫn khí
Bài báo này trình bày một quy trình xử lý dữ liệu cho thiết bị khảo sát đường ống dẫn khí sử dụng thuật toán lọc thích nghi. Một mô hình đơn giản gồm xe gắn khung từ và bốn cảm biến hall được chế tạo để làm thử nghiệm. Dữ liệu từ cảm biến hall được xử lý sơ bộ trước khi gửi về bộ thu thập dữ liệu để truyền về máy tính. Ở đó một phần mềm lập trình trên nền C # sẽ lấy mẫu dữ liệu trong khoảng thời gian 1ms hoặc 0,5ms để xử lý và hiện thị kết quả. Trong quy trình này, một thuật toán lọc thích nghi được đề xuất để tự động điều chỉnh tham số bộ lọc tùy theo sự thay đổi tốc độ của xe gắn khung từ. Kết quả thử nghiệm đã cho thấy dữ liệu ở đầu ra của bộ lọc không những rõ ràng hơn mà còn không bị trễ và suy giảm biên độ khi xe chạy với vận tốc từ 0,2m/s đến 1m/s. Kết quả này là nền tảng để phát triển một sản phẩm hoàn thiện và ứng dụng thực tế.
#Thiết bị khảo sát đường ống #quy trình xử lý dữ liệu cho PIG #Bộ lọc thích nghi #Bộ lọc Kalman
Xây dựng thuật toán định vị quán tính để ước lượng chuyển động cho khung tập đi có hai bánh trước
Việc ước lượng quỹ đạo chuyển động của khung tập đi (walker) là rất cần thiết trong việc ước lượng các thông số bước đi cũng như đánh giá tình trạng sức khỏe người sử dụng khung tập đi. Bài báo này đề xuất phương pháp xây dựng thuật toán định vị quán tính (INA) để ước lượng chuyển động cho khung tập đi có 2 bánh trước. Trên khung tập đi này có gắn 1 cảm biến quán tính (IMU) tại vị trí bất kỳ và 2 encoder gắn với trục của 2 bánh. Chúng tôi sử dụng các thông tin từ IMU để xây dựng mô hình cho bộ lọc Kalman dùng trong định vị quán tính. Thông tin từ các encoder được sử dụng như giá trị đo nhằm xây dựng các phương trình cập nhật cho bộ lọc Kalman. Chúng tôi đã tiến hành các thí nghiệm để đánh giá độ chính xác của thuật toán đề xuất. Các kết quả phân tích về định lượng thông qua thí nghiệm thực tế cho thấy thuật toán hoạt động đạt độ chính xác cao (> 98%).
#IMU #Cảm biến quán tính #định vị quán tính #khung tập đi #bộ lọc Kalman
Điều khiển mô hình con lắc ngược sử dụng bộ điều khiển LQR với hai vòng phản hồi
Bài báo trình bày phương pháp thiết kế bộ điều khiển cho mô hình con lắc ngược qua hai vòng hồi tiếp. Vòng kín bên trong sử dụng phương pháp phản hồi trạng thái để ổn định mô hình con lắc xung quanh điểm cân bằng thẳng đứng phía trên. Vòng kín bên ngoài phản hồi vị trí xe để điều khiển xe đến vị trí đặt. Bộ điều khiển toàn phương tuyến tính LQR được sử dụng cho hai mạch vòng đồng thời nhằm điều khiển tối ưu hoạt động của mô hình. Để ước lượng biến trạng thái dùng cho vòng kín bên trong kết hợp với lọc nhiễu, tác giả sử dụng bộ lọc Kalman như một bộ quan sát. Kết quả mô phỏng trên Matlab chứng tỏ ưu điểm của việc sử dụng bộ điều khiển LQR cho hai mạch vòng đồng thời và hiệu quả lọc nhiễu của bộ lọc Kalman. Bộ điều khiển được kiểm chứng trên mô hình con lắc ngược thực nghiệm.
#con lắc ngược #bộ điều khiển LQR #bộ lọc Kalman #phản hồi vị trí #hai vòng kín #bo mạch arduino
Kết hợp cảm biến khoảng cách và cảm biến quán tính trong hệ thống đo từ xa
Cám biến quán tính (Inertial Measurement Unit – IMU) hiện đang được sử dụng rất rộng rãi trong nhiều lính vực của kỹ thuật và đời sống. Bài báo này đề xuất một hệ thống đo xa sử dụng một cảm biến khoảng cách dùng laser kết hợp với một cảm biến quán tính (IMU). Bằng cách kết hợp phân tích và tính toán quỹ đạo chuyển động của hệ thống (được ước lượng từ dữ liệu của cảm biến quán tính) và khoảng cách từ hệ thống đến các điểm cần đo (đo được từ cảm biến khoảng cách), ta có thể tính được tọa độ không gian của các điểm cần đo. Từ các dữ liệu đó có thể tính toán các thông số hình học khác như khoảng cách, góc, diện tích... Kết quả thực nghiệm cho thấy khả năng ứng dụng thực tế của hệ thống được đề xuất
#đo xa #cảm biến quán tính #cảm biến khoảng cách #bộ lọc Kalman #đo chiều dài từ xa
Tổng số: 43
- 1
- 2
- 3
- 4
- 5