本文選題：多傳感器融合 + 遞推總體最小二乘�。� 參考：《船舶力學(xué)》2017年10期

【摘要】：對(duì)于水下機(jī)器人動(dòng)力學(xué)模型辨識(shí)問(wèn)題,如果其觀測(cè)方程的系數(shù)矩陣包含隨機(jī)擾動(dòng),則其最小二乘估計(jì)一般是有偏的。為此,該文提出一種基于多傳感器遞推總體最小二乘融合的水下機(jī)器人動(dòng)力學(xué)模型辨識(shí)算法(RTLS_F)。首先,給出了集中式總體最小二乘融合的算法;然后,在總體最小二乘框架下,推導(dǎo)出多傳感器遞推融合估計(jì)算法。通過(guò)仿真實(shí)驗(yàn)對(duì)RTLS_F與其它水下機(jī)器人動(dòng)力學(xué)參數(shù)辨識(shí)算法進(jìn)行了比較。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,在系數(shù)矩陣和觀測(cè)向量都含有誤差的情況下,最小二乘融合是有偏估計(jì)且難以提高估計(jì)精度,而RTLS_F算法可以有效改善參數(shù)辨識(shí)性能。
[Abstract]:For the dynamic model identification of underwater vehicle, if the coefficient matrix of the observation equation contains random perturbation, the least square estimation is generally biased. In this paper, a dynamic model identification algorithm for underwater vehicle based on multisensor recursive population least square fusion is proposed. Firstly, the centralized least squares fusion algorithm is presented, and then, the multisensor recursive fusion estimation algorithm is derived under the framework of the total least squares. The dynamic parameter identification algorithms of RTLS_F and other underwater vehicles are compared by simulation experiments. The experimental results show that the least square fusion is biased and difficult to improve the estimation accuracy when both the coefficient matrix and the observation vector contain errors, and the RTLS_F algorithm can effectively improve the performance of parameter identification.
【作者單位】： 武漢理工大學(xué)船舶動(dòng)力工程技術(shù)交通行業(yè)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;武漢理工大學(xué)航運(yùn)學(xué)院;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金(51579201)
【分類號(hào)】：TP212;TP242

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