王丹丹
- 作品数：6 被引量：21H指数：3
- 供职机构：哈尔滨工程大学自动化学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金河南省科技攻关计划博士科研启动基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术交通运输工程农业科学更多>>
- 水下石油管道漏油检测定位的粒子滤波SLAM算法被引量：6
- 2013年
- 针对海底石油管道漏油位置检测定位这一问题,提出了捷联惯性导航系统与同时构图定位算法相组合的水下导航定位方法。利用声纳传感器采集石油管道的特征位置信息,在同时构图定位算法的作用下构建管道地图并获得高精度定位信息。然后利用粒子滤波算法将上述获得的定位信息与捷联惯性导航系统相结合,以补偿其位置误差积累。仿真实验结果显示所述组合方法的定位精度较高,达到总航程的0.1%。
- 袁赣南王丹丹魏延辉洪伟
- 关键词：粒子滤波
- 基于核函数正则粒子滤波的SLAM算法在无人机导航定位中的应用研究被引量：5
- 2019年
- 传统EKF、UKF、粒子滤波算法在解决航空无人机导航定位非线性问题时存在误差大、定位估计精度低等问题,提出了一种核函数正则粒子滤波算法,选取近地面航行,观测x,y方向的位置,并对SLAM非线性模型进行估计.实验数据表明,采用核函数正则粒子滤波算法由于保持了采样粒子的多样性与代表性,保证了在给定模型参数初值下,模型对载体速度和位置信息的跟踪估计能力,其精度比扩展卡尔曼算法的滤波精度高很多;另外,新算法对姿态角估计误差均收敛于0°~1°范围,之后趋近于0°.对于传统滤波算法对载体的航向角误差估计,在整个仿真时间内,其误差值均大于核函数正则算法的误差估计.新算法较传统粒子滤波算法,其滤波精度较高,且算法稳定性与收敛性更强.
- 王丹丹袁赣南袁赣南卢春华
- 关键词：无人机导航定位核函数
- 基于高斯-粒子滤波的SLAM算法提取果实特征被引量：2
- 2020年
- 针对传统农作物采摘方式落后、采摘效率低、果实特征识别精度低等问题,提出了一种基于SIFT的果实特征匹配算法.对导航机器人采集的果实图像进行去噪与特征提取,然后对不同传感器采集到的含有一定角度偏差的图像进行匹配,得到较精准的特征位置:提出了一种高斯-粒子滤波(Gauss-Particle Filter,Gauss-PF)的SLAM(Simultaneous Localization and Mapping)算法.仿真实验表明,通过增大噪声协方差及特征位置初值误差验证算法的精度,PF和Gauss-PF算法的误差均随时间逐渐降低,且在x,y方向,后者误差均小于1 cm.新的算法具有较强的稳定性与较高的定位精度.最后在同等条件下,基于单个果实特征位置(0,0)的特征进行x,y方向2次观测,并采用Gauss-PF和PF算法对观测值进行量测估计,实验表明新算法均能在(0,0)的较小邻域[-1,1]cm误差范围内对其进行估计,高于PF算法的精度[-2,2]cm.
- 王丹丹石峰石峰杜雪
- 关键词：特征提取
- 基于栅格图模糊逻辑的SLAM算法被引量：2
- 2013年
- 提出了一种基于栅格图模糊逻辑的同时定位与构图(SLAM)数据关联算法,用来计算特征观测值和估计值间的误差栅格矩形.对归一化新息和置信度进行了模糊化处理,作为模糊控制器的输入变量,建立适当的模糊规则,最终获得的输出变量即为需要的数据关联结果.该算法有效表达了水下复杂环境中的不确定性和模糊性.仿真实验表明:本算法具有更好的抗干扰能力和鲁棒性;另外引入了可调节系数无迹卡尔曼滤波对噪声模型进行实时调整,改变滤波增益大小.同时仿真实验也验证了该方法的有效性与优越性,使滤波精度得到了有效提高.
- 袁赣南王丹丹谭开拓
- 关键词：栅格图模糊逻辑数据关联鲁棒性
- 基于UKF的苹果果实定位估计算法被引量：3
- 2020年
- 在多数农村乡镇,传统小型农田主要依靠人工进行施肥灌溉、采摘果实等作业;而大中型农田虽然已经进行整改使用现代化机械,但大多还需驾驶员操作该机械完成,整体效率及操作安全性还有待提高.针对以上问题,提出了一种基于机器人自主导航UKF(Unscented Kalman Filter)位置估计算法的果实识别及定位方法.机器人携带视觉、光学、惯性等各类传感器采集果实图像信息,通过导航解算得到其位置信息,并用图像处理算法提取成熟果实特征,为农业机器人自主采摘提供更精确的技术指导.实验表明,1000 s内采集到的所有果实x、y方向上,基于UKF算法的位置估计误差均值在[0,0.05]m范围内,对果实判断最精确;基于单个果实特征位置(0,0)cm的小范围定位采摘仿真实验表明,UKF算法的误差定位范围在两次量测中分别为[-1,2]cm与[-9,1]cm,无论是横方向还是纵方向定位靠近特征,其精度均比EKF算法提高了50%左右.
- 王丹丹石峰石峰翟亚芳
- 关键词：特征提取导航定位位置估计
- 基于模糊逻辑四元数的平方根UKF算法被引量：4
- 2019年
- 针对目标跟踪估计算法中,利用传感器离散观测建模并估计目标连续状态,进行导航解算时滤波精度低,及传统四元数扩展卡尔曼滤波算法无法满足目标姿态测量精度要求等问题,文中提出一种基于模糊逻辑四元数的平方根UKF姿态估计算法.该算法将四元数作为模糊逻辑UKF滤波器状态,应用测量的角速率完成滤波器的时间更新及量测更新,采用模糊逻辑的平方根协方差形式作为更新参数,既降低了算法的计算量和复杂度,又保证了数值的稳定性.文中还以近地卫星为例,在Matlab和C++软件上进行了仿真实验.实验结果表明:文中所提算法可保证对机器人和特征的姿态控制估计精度;可对目标实时跟踪定位并进行量测更新,抑制了姿态误差发散问题.
- 王丹丹谭开拓高素玲高素玲
- 关键词：目标跟踪四元数模糊逻辑
