数据融合

格式：pdf
大小：1.90 MB
文档页数：5

·１０３６ ·
合的改进ＥＫＦ定姿算法。
计算机应用研究
第３１卷
其中：ｈ为更新的步长。代入欧拉角公式得到姿态角：
＝ａｒｃｓｉｎ（－Ｔ） θ ３１
γ＝ ψ＝
整体实现方法
在姿态载体运动的短时间内，陀螺仪测量的数据精度高，但长时间工作会产生累积误差，降低精度；加速度计和磁力计提供更准确的静态角度，但是动态参数性能差，误差大。本文采用三轴加速度计、磁力计和三轴陀螺仪进行组合姿态测量，运用信息融合的方法，将彼此的优缺点进行互补，建立全新卡尔曼滤波融合方法，确定相应的误差融合参数，计算出准确的姿态角。整体实现方法如图１所示。首先对读取的传感器数据进行误差补偿和滤波，然后采用适当的算法计算出相应的姿态角。利用加速度计和磁力计计算姿态角，将其作为测量数据；ａｌｍａｎ滤波来将陀螺仪的角度估计作为过程数据，然后通过Ｋ校正姿态角估计的误差，最终得到精确的姿态角（姿态角估计）。速度值为
５］人［提出了一种基于中心差分的ＥＫＦ改进算法，它继承了
ＥＫＦ实时递推结构，利用基于Ｓｔｉｒｌｉｎｇ插值公式的差分方法代替ＥＫＦ中非线性函数导数的计算，降低了计算复杂度，并改善
６］了ＥＫＦ算法中泰勒展开线性化造成的误差。Ｑｕ等人［提出
ＫＦ的改进非线性姿态估计方法，通过多传感器了一种基于ＥＫＦ进行姿态估计，有效地提高了姿态角估计互补，采用连续Ｅ的动态性能和稳态性能，降低了实际系统中的干扰。已提出的各种不同卡尔曼滤波算法，在计算姿态角的精度上有所提高，计算复杂度也有所降低，但都是针对单一传感器的改进算法，其精度和复杂度仍不能满足高精度和低复杂度的要求。为解决这些问题，本文介绍一种全新的多传感器信息融
元素的扩展卡尔曼滤波（ＥＫＦ）方法，它采用四元数，而不是使用欧拉角来计算姿态角，从而消除了姿态估计长期存在的奇点
３］问题，并降低了计算复杂度，提高了实时性。Ｉｖａｎｊｋｏ等人［针
对移动机器人姿态跟踪提出了一种基于栅格的卡尔曼滤波方
收稿日期：２０１３０６２３；修回日期：２０１３０８０８基金项目：核能开发科研项目（［２０１１］１１３７）；国防重点学科实验室开放基金课题（１１ｚｘｎｋ０２）；四川省科技支撑计划项目（２０１２ＧＺ００２３）作者简介：邹波（１９８９），男，四川遂宁人，硕士研究生，主要研究方向为惯性导航、ＲＦＩＤ导航定位、机器人视觉（ｃｈｉｎａｚｏｕｂ＠ｇｍａｉｌ．ｃｏｍ）；张华（１９６９），男，四川绵阳人，教授，博士，主要研究方向为智能机器人及其应用、智能控制技术；姜军（１９８７），男，四川达州人，硕士，主要研究方向为图像特征匹配、惯性导航．
第３１卷第４期２０１４年４月
计算机应用研究ＡｐｐｌｉｃａｔｉｏｎＲｅｓｅａｒｃｈｏｆＣｏｍｐｕｔｅｒｓ
Ｖｏｌ．３１Ｎｏ．４Ａｐｒ．２０１４
多传感信息融合的改进扩展卡尔曼滤波定姿
邹波，张华，姜军
１］２］滤波方法常被用于此类计算［。Ｍａｒｉｎｓ等人［提出了一种四
合，提高姿态估计的精度。针对传统滤波器的不稳定，马瑞平
４］等人［提出了一种新的自适应卡尔曼滤波技术，利用自适应
过程测量新息序列和状态修正序列在估计移动窗内是分段静态的，直接估计系统噪声协方差和测量噪声协方差。Ｈａｎ等
Ｔ３２ａｒｃｔａｎ（）Ｔ０３３＞Ｔ３３Ｔ３２ ·ｓｉｎＴａｒｃｔａｎ（）Ｔ０ π ３２＋３３＜Ｔ３３Ｔ２１ａｒｃｔａｎ（）Ｔ０１１＞Ｔ１１Ｔ２１ ·ｓｉｎＴａｒｃｔａｎ（）Ｔ０ π ２１＋１１＜Ｔ１１
ＺＯＵＢｏ，ＺＨＡＮＧＨｕａ，ＪＩＡＮＧＪｕｎ
（ＳｐｅｃｉａｌＥｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔＲｏｂｏｔｉｃｓＫｅｙＬａｂｏｒａｔｏｒｉｙｏｆＳｉｃｈｕａｎＰｒｏｖｉｎｃｅ，ＳｏｕｔｈｗｅｓｔＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＳｃｉｅｎｃｅ＆Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，ＭｉａｎｙａｎｇＳｉｃｈｕａｎ６２１０１０，Ｃｈｉｎａ）
（５）
９，１０］２）加速度计和磁力计定姿算法［
当载体处于非加速运动状态时，将加速度和磁力计采集的
ｋ：原始数据经过卡尔曼滤波处理，计算出姿态角 θ ａｋｋｋ θ θ ε ａ＝Ｔ＋ａ
（６）
当载体处于任意姿态时，假设载体坐标系三轴上测量的加
Ｍｕｌｔｉｓｅｎｓｏｒｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎｆｕｓｉｏｎ ’ ｓｉｍｐｒｏｖｅｄｅｘｔｅｎｄｅｄＫａｌｍａｎｆｉｌｔｅｒａｔｔｉｔｕｄｅｄｅｔｅｒｍｉｎａｔｉｏｎ
ＵＫＦ）的融法，通过采用扩展卡尔曼滤波和无迹卡尔曼滤波（
- 引言
准确、可靠的定位和测姿是移动机器人自主导航的首要条件。在众多自主导航技术中，惯性导航系统（ｉｎｅｒｔｉａｎａｖｉｇａｔｉｏｎｓｙｓｔｅｍ，ＩＮＳ）以其适用范围广、动态性好、短时精度高而被广泛采用。在惯性航向姿态系统中，常用的姿态测量方法有：ａ）基于ｂ）基于三轴加速度计和三轴三轴陀螺信号，积分求得姿态角；磁力计，利用大地磁场和重力磁场在地理坐标系和载体坐标系之间的方向余弦转换进行绝对角度解算，得到姿态角。但不论哪种方法计算的姿态角都面临噪声干扰的问题，因此，卡尔曼
Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｉｎｖｉｅｗｏｆｔｈｅｅｘｉｓｔｉｎｇｍｕｌｔｉｓｅｎｓｏｒｆｕｓｉｏｎｍｅｔｈｏｄ ’ ｓｌｏｗｐｒｅｃｉｓｉｏｎａｎｄｃｏｍｐｕｔａｔｉｏｎａｌｃｏｍｐｌｅｘｉｔｙ，ｔｈｉｓｐａｐｅｒｓｔｕｄｉｅｄ，ａｃｃｅｌｅｒｏｍｅｔｅｒａｎｄｍａｇｎｅｔｏｍｅｔｅｒｃｏｍｂｉｎｅｄａｔｔｉｔｕｄｅｄｅｔｅｒｍｉｎａｔｉｏｎａｌｇｏｕｓｉｎｇｍｉｃｒｏｉｎｅｒｔｉａｌＡＨＲＳｐｒｅｃｉｓｉｏｎｓｅｎｓｏｒｇｙｒｏｓｃｏｐｅｒｉｔｈｍ．Ｅｒｒｏｒｃｏｍｐｅｎｓａｔｉｏｎａｎｄｆｉｌｔｅｒｉｎｇｔｈｅｒａｗｄａｔａ，ｉｔｒｅｄｕｃｅｄｔｈｅｎｏｉｓｅｏｆｔｈｅｓｅｎｓｏｒｉｔｓｅｌｆ，ｕｓｅｄｆｏｕｒｅｌｅｍｅｎｔｓｆｏｕｒｏｒｄｅｒＲｕｎｇｅＫｕｔｔａｍｅｔｈｏｄｔｏｓｏｌｖｅｔｈｅｇｙｒｏａｎｇｌｅ，ｅｌｉｍｉｎａｔｅｄｔｈｅｐｒｏｂｌｅｍｏｆｓｉｎｇｕｌａｒｉｔｉｅｓ．ＴｈｅｇｙｒｏｓｃｏｐｅｄａｔａａｓｆｏｒｅｃａｓｔｄａｔａｔｏｅｓＱ．Ａｃｃｅｌｅｒｏｍｅｔｅｒａｎｄｍａｇｎｅｔｏｍｅｔｅｒｄａｔａａｓｏｂｓｅｒｖｅｄｄａｔａ，ｃｏｍｂｉｎｅｄｇｙｒｏｅｒｒｏｒｅｓｔｉｍａｔｅｔｉｍａｔｅｔｈｅＫａｌｍａｎｐｒｏｃｅｓｓｃｏｖａｒｉａｎｃｅｏｆｔｈｅｍｅａｓｕｒｅｍｅｎｔｎｏｉｓｅｃｏｖａｒｉａｎｃｅＲ，ｔｈｒｏｕｇｈＫａｌｍａｎｆｉｌｔｅｒｔｏｃｏｍｐｌｅｔｅｔｈｅｍｕｌｔｉｓｅｎｓｏｒｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎｆｕｓｉｏｎ，ａｃｈｉｅｖｅｄａｎａｃｃｕｒａｔｅａｔｔｉｔｕｄｅｄｅｔｅｒｍｉｎａｔｉｏｎ．Ｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔａｌａｎａｌｙｓｉｓｏｆｅｒｒｏｒｓｏｆｄｉｆｆｅｒｅｎｔａｌｇｏｒｉｔｈｍｓ，ｐｒｏｖｅｔｈｅａｃｃｕｒａｃｙａｎｄｒｅｌｉａｂｉｌｉｔｙｏｆｔｈｅａｌｇｏｒｉｔｈｍ．Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ｅｘｔｅｎｄＫａｌｍａｎｆｉｌｔｅｒ；ｇｙｒｏｓｃｏｐｅ；ａｃｃｅｌｅｒｏｍｅｔｅｒ；ｍａｇｎｅｔｏｍｅｔｅｒ；ｃｏｖａｒｉａｎｃｅ；ａｔｔｉｔｕｄｅａｎｇｌｅｅｓｔｉｍａｔｅ

数据融合概念

数据融合概念概述：数据融合是指将来自不同来源、不同格式、不同类型的数据进行整合和合并，以创建一个统一的数据集。

它可以匡助组织和企业更好地理解和利用数据，提高决策的准确性和效率。

数据融合可以涉及结构化数据（如数据库中的表格数据）和非结构化数据（如文本、图象和音频等）。

数据融合的重要性：1. 综合分析：数据融合可以将来自不同数据源的信息整合在一起，提供更全面、准确的数据分析结果。

通过综合分析不同数据源的信息，可以发现隐藏的关联和趋势，为决策提供更多的依据。

2. 数据一致性：不同数据源的数据往往存在格式和结构上的差异。

数据融合可以通过标准化和清洗数据，使其具有一致的格式和结构，提高数据的质量和可靠性。

3. 提高决策效率：数据融合可以将分散的数据整合在一个平台上，提供全面的数据视图。

这样，决策者可以更快速地访问和分析数据，提高决策的效率和准确性。

4. 优化资源利用：数据融合可以消除重复的数据，避免资源的浪费和冗余。

通过整合数据，可以更好地利用有限的资源，提高效率和经济性。

数据融合的方法：1. 数据集成：数据集成是将来自不同数据源的数据合并为一个整体的过程。

这可以通过ETL（抽取、转换、加载）工具来实现，将数据从不同的源提取出来，并进行转换和加载到目标系统中。

2. 数据清洗：数据清洗是指对数据进行去重、去噪、纠错等处理，以保证数据的一致性和准确性。

数据清洗可以通过自动化工具或者人工的方式进行。

3. 数据标准化：数据标准化是指将不同数据源的数据转换为统一的格式和结构，以便进行整合和分析。

这可以通过定义统一的数据模型和规范来实现。

4. 数据关联：数据关联是指将不同数据源的数据进行关联和连接，以发现数据之间的关系和趋势。

这可以通过数据挖掘和机器学习技术来实现。

数据融合的应用场景：1. 金融行业：数据融合可以匡助金融机构整合客户信息、交易数据和市场数据，提供全面的风险评估和投资建议。

2. 物流行业：数据融合可以将来自不同物流系统的数据整合在一起，优化物流运输路径，提高运输效率和成本控制。

数据融合概念

数据融合概念引言概述：数据融合是指将来自不同数据源的信息进行整合和合并，以生成更全面、准确和有用的数据结果。

在今天的信息时代，数据融合已成为许多领域的重要工具，包括商业、科学、医疗等。

本文将详细讨论数据融合的概念、重要性以及应用领域。

正文内容：1. 数据融合的定义1.1 数据融合的基本概念：数据融合是将来自多个数据源的信息进行整合和合并，以生成更全面、准确和有用的数据结果。

1.2 数据融合的目的：通过整合和合并多个数据源的信息，数据融合可以提供更全面、准确和有用的数据结果，为决策者提供更好的支持。

2. 数据融合的重要性2.1 提高数据质量：通过融合多个数据源的信息，可以减少数据的不准确性和不完整性，提高数据的质量和可靠性。

2.2 增加信息价值：数据融合可以将来自不同数据源的信息进行整合，生成更全面、准确和有用的数据结果，从而增加信息的价值。

2.3 支持决策制定：通过提供更全面、准确和有用的数据结果，数据融合可以为决策者提供更好的支持，帮助他们做出更明智的决策。

2.4 促进跨领域研究：数据融合可以将来自不同领域的数据进行整合，促进跨领域研究，帮助解决复杂的问题。

3. 数据融合的应用领域3.1 商业领域：数据融合可以帮助企业整合和分析来自不同渠道的销售数据、客户数据等，提供更全面的市场洞察和决策支持。

3.2 科学研究：数据融合可以将来自不同实验室、研究机构的数据进行整合，促进科学研究的合作和进展。

3.3 医疗领域：数据融合可以将来自不同医疗机构的病历数据、医疗影像数据等进行整合，提供更全面的医疗诊断和治疗方案。

3.4 城市规划：数据融合可以将来自不同部门的城市数据进行整合，为城市规划和发展提供更全面的信息支持。

3.5 交通管理：数据融合可以将来自不同交通设备和传感器的数据进行整合，提供更准确的交通状况和路况信息，优化交通管理和规划。

3.6 金融领域：数据融合可以将来自不同金融机构的数据进行整合，提供更全面的金融风险评估和投资决策支持。

数据融合概念

数据融合概念标题：数据融合概念引言概述：数据融合是指将来自不同来源的多个数据集合并为一个整体的过程。

在当今信息时代，数据融合已经成为了各行各业的重要趋势。

通过数据融合，可以实现更全面、更准确、更有价值的数据分析和决策支持。

本文将深入探讨数据融合的概念及其重要性。

一、数据融合的定义1.1 数据融合是指将来自不同数据源的数据整合在一起，形成一个更全面的数据集。

1.2 数据融合的目的是消除数据孤岛，提高数据的价值和利用率。

1.3 数据融合通常包括数据清洗、数据转换、数据匹配和数据整合等步骤。

二、数据融合的重要性2.1 数据融合可以帮助机构更好地了解客户和市场，从而提高决策的准确性和效率。

2.2 数据融合可以发现数据之间的关联性和规律性，帮助机构发现潜在的商机和风险。

2.3 数据融合可以提高数据的质量和完整性，减少数据冗余和错误，提高数据的可信度和可用性。

三、数据融合的应用领域3.1 在金融领域，数据融合可以帮助银行和保险公司更好地了解客户的风险和需求，提供个性化的金融服务。

3.2 在医疗领域，数据融合可以整合医疗影像、病历和基因数据，帮助医生更准确地诊断和治疗疾病。

3.3 在物流领域，数据融合可以整合供应链数据和交通数据，优化物流运输路径，提高运输效率和降低成本。

四、数据融合的挑战和解决方案4.1 数据融合需要解决数据格式、数据质量和数据安全等多方面的挑战。

4.2 数据融合需要借助数据集成和数据清洗等技术手段，确保数据的一致性和准确性。

4.3 数据融合还需要遵守相关的法律法规和隐私政策，保护用户的个人信息和数据安全。

五、数据融合的未来发展趋势5.1 随着人工智能和大数据技术的不断发展，数据融合将变得更加智能化和自动化。

5.2 数据融合将与数据分析、数据挖掘和机器学习等技术结合，为企业提供更深入的洞察和预测能力。

5.3 数据融合将成为企业数字化转型的重要驱动力，帮助企业实现更高效、更智能的运营和决策。

总结：数据融合作为信息化时代的重要趋势，对于企业和机构来说具有重要意义。

简述数据融合基本概念和数据融合的作用

数据融合是指将来自不同传感器、不同来源、不同处理方法等多个数据源的信息进行整合，以获得更加准确、可靠的信息和决策。

数据融合的基本概念包括以下几个方面：
1. 数据源：指提供数据的传感器、设备、系统等，数据源的多样性是数据融合的基础。

2. 数据融合算法：指将多个数据源的信息进行整合的方法和技术，常见的算法包括加权平均、决策树、神经网络等。

3. 数据融合结果：指经过数据融合处理后得到的结果，通常是一个综合的、更加准确的信息或决策。

数据融合的作用主要包括以下几个方面：
1. 提高数据准确性：通过融合多个数据源的信息，可以消除单一传感器或来源的误差和偏差，提高数据的准确性和可信度。

2. 增强数据的可靠性：通过对多个数据源的信息进行整合，可以提高数据的稳定性和可靠性，减少数据异常和噪声的影响。

3. 增加数据的应用价值：通过融合多个数据源的信息，可以提供更加全面、准确的信息，为决策提供更加可靠的支持。

4. 降低系统成本：通过数据融合技术，可以将多个传感器或数据来源的信息整合在一起，避免了重复建设、维护多个系统的成本，降低了系统的总体成本。

下载提示

1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。

数据融合

合集下载

数据融合概念

数据融合概念

数据融合概念

简述数据融合基本概念和数据融合的作用

文档推荐

最新文档