多传感器融合中的卡尔曼滤波应用

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1、多传感器融合中的卡尔曼滤波探讨杨承凯曾军黄华*通讯作者。Email:hhua@scu.edu.cn（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。关键词：多传感器；信息融合；卡尔曼滤波；

2、速度；加速度StudyofKalmanFilterinMulti-sensorFusionYangChengkai，ZengJun，HuangHua*(SchoolofElectricalEngineeringandInformation,SichuanUniversity,Chengdu　610065,China)Abstract:Asthecomplexityofthesystemenvironmentandthehighdemandofthemodernscienceforprecisiontrac

3、king,singlesensorstateestimationhasnotmettheperceivedneedsoftheexternalenvironment.Inthepaper,accordingtothespeedandaccelerationsensorinthemovementdetection,offeramethodofdatafusiontomulti-sensorusingtheprincipleofKalmanfilter,thengetageneralexpressionoff

4、ilterstatematrixandcorrelationmatrix.Simulationandtestshowsthatthismethodhasaverygoodfiltereffect.Keywords:multi-sensor;informationfusion;kalmanfilter;speed;acceleration1引言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、片面的信息，它

5、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

6、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。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

7、数值为N，则第k次测量的线速度v可表达为(2-1)e是随机误差，为光脉冲取整后的剩余值，取值范围为（－1，1），可看作均匀分布。为实际的观测值，与真值v之间相差。可见，在固定长度的L上，加大M或T的值，都可以减小误差。但是加大M需要付出昂贵的成本，使传感器价格大幅提高，如光栅式光电传感器；而加大T又会降低系统的动态响应性能，所以在实际应用中，这两者均难如愿。在需要同时测量加速度的场合，理论上可以由对速度求差分方程得出，即(2-2)容易看出，相对误差显著提高，数据几乎不可用，所以需要专门的加速度计对加速度进

8、行测量。2.2加速度计加速度计用于测量物体的线性加速度，根据不同的测量原理，有很多种类，本文中使用的MMA7260是一款低成本、低功耗、小体积、功能完善的单芯片加速度计，主要用于运动检测、惯性导航、震动检测、交通安全等。MMA7260响应快、带宽可调整、可响应高频率输入，但是其测量数据噪声与带宽的平方根成正比，会随着带宽增加而增加。(2-3)式中BW为传感器带宽(HZ)。因此在设计时，首先要确定被测加速度的频率范围，然后再设计