Λεπτομέρειες βιβλιογραφικής εγγραφής
| Τίτλος: |
Блочный фильтр Калмана с линейной вычислительной сложностью для комплексированных с техническим зрением инерциальных навигационных систем |
| Συγγραφείς: |
Tsiopliakis, N.I. |
| Στοιχεία εκδότη: |
Издательский центр ЮУрГУ, 2024. |
| Έτος έκδοσης: |
2024 |
| Θεματικοί όροι: |
integrated navigation system, техническое зрение, фильтр Калмана, Kalman filter, комплексированная навигационная система, численная эффективность, numerical efficiency, computer vision, УДК 656.052.1 |
| Περιγραφή: |
Циоплиакис Николаос Илиас, аспирант кафедры информационно-измерительной техники, Южно-Уральский государственный университет, Челябинск, Россия; ntsiopliakis@mail.ru. Nikolaos I. Tsiopliakis, Postgraduate student of the Department of Information and Measuring Technology, South Ural State University, Chelyabinsk, Russia; ntsiopliakis@mail.ru. В условиях роста применения технического зрения в навигационных системах подвижных объектов возникает необходимость в исследовании численно-эффективных алгоритмов оптимальной фильтрации, адаптированных для совместной обработки измерений инерциальных датчиков и данных большого числа визуальных источников информации. В статье предложена новая модификация фильтра Калмана (блочный фильтр Калмана), имеющая линейную вычислительную сложность от числа источников измерительной информации; получена численно-устойчивая версия фильтра, использующая LDL-факторизацию матриц ковариаций. Цель исследования: получить алгоритм LDL-факторизованного блочного фильтра Калмана, имеющего линейную вычислительную сложность относительно числа входящих в измерительную систему источников информации; показать возможность применения такого алгоритма в комплексированной инерциальной навигационной системе с техническим зрением. Материалы и методы. Доказывается алгебраическая эквивалентность блочного фильтра Калмана классическому в специальном случае; предлагается способ приближения оценок блочного фильтра к оценкам классического с требуемой точностью за счет расширения вектора состояния. Вычислительная сложность блочного фильтра Калмана сравнивается с вычислительной сложностью классического фильтра Калмана в рамках численного эксперимента. Проводится численное моделирование работы блочного фильтра в составе навигационной системы для сравнения с классическим фильтром. Результаты. Получены уравнения блочного LDL-факторизованного фильтра Калмана; проверена его линейная вычислительная сложность от числа источников информации. Предложен и проверен в рамках моделирования работы навигационной системы способ приближения оценок блочного фильтра Калмана к оценкам классического фильтра за счет расширения вектора состояния. Заключение. Основные теоретические свойства блочного фильтра Калмана были подтверждены в рамках численных экспериментов. В ходе дальнейших исследований будут рассмотрены альтернативные способы формирования расширенного вектора состояния фильтра; будет проведено тестирование блочного фильтра Калмана в рамках более сложных сценариев. As the use of computer vision in vehicle navigation systems increases, there is a growing need for computationally efficient optimal filtering algorithms that can jointly process measurements from inertial sensors and a large number of visual information sources. Contribution. This paper proposes a new modification of the Kalman filter (the block Kalman filter) with linear computational complexity in the number of measurement information sources. A numerically stable version of the algorithm is derived using LDL-factorization of covariance matrices. Purpose of the study. The aim is to develop an LDLfactorized block Kalman filter algorithm with linear computational complexity with respect to the number of information sources in the measurement system and demonstrate its applicability in a integrated visualinertial navigation system. Materials and Methods. This research demonstrates the algebraic equivalence of the block Kalman filter to the standard one in a specific case. A method is proposed for approximating the estimates of the block filter to those of the standard one with desired accuracy by expanding the state vector. The computational complexity of the block Kalman filter is compared to the computational complexity of standard one within a numerical experiment. Numerical modeling of the block filter operation within a navigation system is conducted for comparison with the standard filter. Results. The equations of the block LDL-factorized Kalman filter are obtained. Its linear computational complexity with respect to the number of information sources is verified. A method for approximating the estimates of the block Kalman filter to those of the standard filter by expanding the state vector is proposed and verified within the framework of navigation system simulation. Conclusion. The main theoretical properties of the block Kalman filter were confirmed in numerical experiments. Further research will explore alternative methods of forming the extended state vector of the filter; the Kalman block filter will be tested within more complex scenarios. Работа выполнена в рамках государственного задания Минобрнауки России FENU-2024-0004 от 17.01.2024. The work was carried out within the framework of the state assignment of the Ministry of Science and Higher Education of the Russian Federation No. FENU-2024-0004 dated 01/17/2024. |
| Τύπος εγγράφου: |
Article |
| Περιγραφή αρχείου: |
application/pdf |
| DOI: |
10.14529/ctcr240404 |
| Σύνδεσμος πρόσβασης: |
http://dspace.susu.ru/xmlui/handle/00001.74/62674 |
| Αριθμός Καταχώρησης: |
edsair.od......2425..c7ec6a16503814b5d003c9fbf46ee52a |
| Βάση Δεδομένων: |
OpenAIRE |