多传感器融合中的卡尔曼滤波探讨

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多传感器融合中的卡尔曼滤波探讨

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杨承凯曾军黄华*

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(四川大学电气信息学院，   成都610065 )

摘要:由于系统所处环境的复杂性以及现代科技对目标跟踪精度的要求越来越高，单传感器状态估计已经无法满足系统感知外部环境的需要，本文针对运动检测中的速度传感器与加速度传感器，给出了一种应用卡尔曼滤波原理对多传感器进行数据融合的方法，得到了该方法下滤波器状态矩阵和相关矩阵的一般表达式，仿真与试验证明，运用该方法可以得到很好的滤波效果。
* s" M7 u! A, I) L; s关键词:多传感器: 信息融合:卡尔曼滤波:速度:加速度

Study of Kalman Filter in Multi-sensor Fusion

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Yang Chengkai Zeng Jun, Huang Hua*

(Schoo of Electrical Engineering and Information, Sichuan University , Chengdu      610065, China)

Abstract: As the complexity of the system environment and the high demand of the modern science for precis ion tracking, single sensor state estimation has not met the perceived needs of the external environment. In the paper, according to the speed and acceleration sensor in the movement detection, offer a method of data fusion to multi-sensor using the principle of Kalman filter， then get a general expression of filter state matrix and correlation matrix. Simulation and test shows that this method has a very good filter effect.
Key words: multi-sensor; information fusion; kalman flter; speed; acceleration


1引言
3 S1 O% Y! L; t" Y% F4 M目前靠单一的信息源很难保证获取环境信息的快速性和准确性的要求，会给系统对周围环境的理解及系统的决策带来影响，另外， 单一传感器获得的仅仅是环境特征的局部、
; n; ~/ r! t/ r8 o3 _0 M- b片面的信息，它的信息量是十分有限的。而且每个传感器采集到的信息还受到自身品质、性能噪声的影响，采集到的信息 往往是不完整的，带有较大的不确定性，偶尔甚至是错误的。而且在传统方式中，各 传感器采集的信息单独、孤 立的进行加工处理,不仅会导致处理工作量增加，而且割断了各传感器信息的联系丢失了信息的有机组合蕴涵的信息特征，也造成信息资源的浪费(3-7]。在运动控制系统中，传统上就往往将速度传感器测量到的速度和加速度计测量到的加速度进行单独处理，没有将两者的信息进行数据融合。由物理定律可知，加速度与速度成导数关系，所以两者的数据是存在内在联系的，完全可以根据信息融合理论对两者数据进行综合处理，从而得到更加准确的结果。卡尔曼滤波器是常用的一种数据融合技术，它利用迭代递推计算的方式，对存贮空间要求很小，适合于存贮空间和计算速度受限的场合[1.2]。本文分析了数度传感器和加速度计各自的优缺点，给出了一种应用卡尔曼滤波器原理对两者进行数据融合的方法。
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2传感器简介
2.1光电编码器
光电编码器通常用于角度、位移、或转速测量，通过对光脉冲的个数进行计数再经过计算而得到测量值。假设在周长为L的圆盘上有M个过光孔，离散系统中，在周期时间T
内对脉冲进行计数值为N， 则第k次测量的线速度v 可表达为


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