4 0 0 0 OA センサフュージョンによる移動体の自己位置推定
- 著者
- 大澤 修一 中村 文一 西谷 紘一
- 出版者
- 自動制御連合講演会
- 雑誌
- 自動制御連合講演会講演論文集 第51回自動制御連合講演会
- 巻号頁・発行日
- pp.189, 2008 (Released:2009-04-14)
移動体の自己位置推定のためのセンサフュージョン手法として拡張カルマンフィルタ(EKF)が最もよく用いられている.しかし,カルマンゲインを設計するために必要な誤差分散行列を求めるためには繰り返し実験を行う必要があり,実装するためのコストが大きい. そこで,ゲイン設計を簡便化した手法としてわれわれが開発した格子点オブザーバを紹介する.さらにEKFとの推定構造を比較し両者の違いを明らかにする.
1 0 0 0 OA ディジタルフィルタ設計法を利用した拡張カルマンフィルタの誤差分散行列の選定法
- 著者
- 大澤 修一 中村 文一 西谷 紘一
- 出版者
- The Society of Instrument and Control Engineers
- 雑誌
- 計測自動制御学会論文集 (ISSN:04534654)
- 巻号頁・発行日
- vol.46, no.12, pp.733-736, 2010 (Released:2011-12-19)
- 参考文献数
- 4
- 被引用文献数
- 1
Self-localization is an important technique for vehicle automation. Extended Kalman Filtar (EKF) is a major sensor fusion technique for self-localization of mobile vehicles. To calculate Kalman gains, variance matrices are necessary. However, it is laborious to obtain variance matrices. In this paper, we compare the structure of the grid point observer with that of EKF, and propose a design method of decding variance matrices by using digital filter design method. In addition, effectiveness of the proposed method is confirmed by the experiments.