【摘 要】
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为了提高现有分散式数据融合算法在计算量和通信量上的综合性能,提出了一种新的分散式数据融合算法,运用在多无人艇的协同导航中。该算法为了降低计算量,首先借鉴机器人同步
【机 构】
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哈尔滨工程大学自动化学院; 立得空间信息技术股份有限公司;
【基金项目】
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国家重大科学仪器设备开发专项项目(2012YQ160185);科技部863项目(2015AA124001)
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为了提高现有分散式数据融合算法在计算量和通信量上的综合性能,提出了一种新的分散式数据融合算法,运用在多无人艇的协同导航中。该算法为了降低计算量,首先借鉴机器人同步构图与定位,利用联合分布状态将关键历史状态保留在滤波中,避免时间更新的复杂计算;然后利用滤波信息参数的稀疏性,减小滤波所涉及的计算复杂度;最后根据Cholesky矩阵分解的特殊性质,进一步减少计算复杂度。同时该算法为了降低通信量,通过环形多节点通信方式和删除冗余信息等操作,保持单个无人艇有限的存储容量,实现通信的有效管理。结果表明,在多无人艇协同导航系统中,该算法较传统的分散式卡尔曼滤波算法,定位达到同等精度,但是其通信量更小,计算量更少,证明了算法的有效性和正确性。
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