作者单位
摘要
浙江理工大学 信息科学与工程学院,浙江杭州310018
针对激光外差干涉仪测量过程中测量镜随被测对象旋转而导致的位移测量误差,提出了一种基于卡尔曼滤波的激光外差干涉位移测量补偿方法。根据测量镜转角和测量光束光斑位置变化对应关系,利用位置敏感探测器(PSD)和位置电压信号卡尔曼滤波方法测得降噪后的光斑位置变化,从而获得更为准确的转角测量结果,最后根据转角与位移的解耦数学模型利用测得的转角进行位移补偿。为验证滤波算法和位移补偿方法的可行性和有效性,搭建激光外差干涉测量实验装置,分别进行光斑位置稳定性测量实验、角度测量验证实验和激光外差干涉位移测量补偿实验。实验结果表明:经卡尔曼滤波降噪后系统装置测得的光斑位置抖动标准差从0.52 μm降至0.18 μm,测量的转角与索雷博六自由度转台的转角偏差在±1.38×10-4°内,对M-531.DD线性导轨200 mm量程内的位移和转角进行测量,将测得的转角进行位移补偿后,系统的位移测量结果与M-531.DD线性导轨位移的标准差从1.55 μm减小到0.29 μm。
激光外差干涉 位移测量 误差补偿 卡尔曼滤波 laser heterodyne interferometry displacement measurement error compensation Kalman filtering 
光学 精密工程
2024, 32(3): 357
作者单位
摘要
华北电力大学 电气与电子工程学院,北京 102206
光学电压传感器在温度稳定性方面仍有亟待解决的问题,一是电光晶体在温度变化时存在温度梯度,导致表面温度与光路温度不等;二是晶体物性参数也会受到温度影响。为此提出一种基于温度场与双卡尔曼滤波(Dual Kalman,D-Kalman)参数估计的温度补偿方法。以锗酸铋晶体为研究对象,在对传感器输出信号进行交直流分离的基础上,先利用半解析法建立晶体暂态温度场模型,再分别通过卡尔曼滤波与中心差分卡尔曼滤波实现对晶体内部温度和初始温度下晶体折射率的状态估计,最后将修正参数与传感器输出信号高频分量相结合计算补偿电压。实验结果表明,传感器在外界温度为[20 ℃,40 ℃]以0.5 ℃/min速率不断升高的环境下,暂态温度场解析式的仿真精度在0.02%以内,实验测量精度在0.2%左右,补偿输出电压测量精度优于0.52%。与同平台下反向传播神经网络温度补偿效果以及不同平台下的补偿效果相比,该方法提高了传感器测量精度。
光学电压传感器 温度稳定性 暂态温度场 卡尔曼滤波 中心差分卡尔曼滤波 Optical voltage sensor Temperature stability Transient temperature field Kalman filter Center differential Kalman filter 
光子学报
2024, 53(2): 0212002
作者单位
摘要
1 中国科学技术大学生物医学工程学院(苏州)生命科学与医学部,安徽 合肥 230026
2 中国科学院苏州生物医学工程技术研究所康复工程技术研究室,江苏 苏州 215163
针对传统2D激光雷达建图存在空间环境信息获取不完全的问题,提出一种基于Gmapping算法融合固态激光雷达和2D激光雷达的建图策略。首先,对固态激光雷达点云数据进行平面投影,利用生成的激光数据结合Gmapping算法中最优粒子轨迹建立栅格地图后,再与最优粒子携带的栅格地图融合生成的融合地图,实现对空间障碍物的识别。其次,为提升建图精度,使用扩展卡尔曼滤波(EKF)对轮式里程计(WO)、激光里程计(LO)和惯性测量单元(IMU)进行动态权重融合,解决因车轮打滑或激光里程计在低特征环境下特征匹配失败等因素造成的融合里程计精度下降问题。最后,对融合地图和融合里程计算法进行测试实验。实验结果表明,融合地图可以正确识别空间障碍物,融合里程计在平均定位精度上相较于传统方法提升17.0%。
激光雷达 固态激光雷达 扩展卡尔曼滤波 激光里程计 动态融合 
激光与光电子学进展
2024, 61(8): 0828006
作者单位
摘要
长治学院计算机系, 山西 长治 046011
为实现复杂工况下焊接机器人精准识别焊缝目标, 将激光视觉传感技术应用于机器人焊缝识别中。以激光视觉传感器作为核心硬件, 构建焊接图像采集系统, 运用PCI总线卡检测传感器及外部指示灯是否为连接状态, 通过PXR800图像采集卡在规定时间内得到激光焊接图像, 使用串口通信程序完成图像高效传输。分别采用双边滤波器与模糊算子实施图像去噪与增强处理, 优化图像角点与激光条纹中心点, 利用等式约束方程修正卡尔曼滤波后的图像坐标值, 完成高精度焊缝识别任务。仿真结果证明, 激光视觉传感能够帮助机器人提升焊缝识别精度、增强抗干扰能力, 为焊接机器人的推广应用发挥积极作用。
激光视觉传感 焊接机器人 焊缝识别 图像采集 卡尔曼滤波 laser vision sensing welding robot weld identification image acquisition Kalman filtering 
应用激光
2023, 43(3): 0042
作者单位
摘要
火箭军工程大学, 西安 710000
为了实现低成本微惯性测量单元(MIMU)的自对准功能、提高自对准精度, 提出了一种基于级联卡尔曼滤波(KCF)的动基座GPS单天线辅助MIMU自对准方法。首先, 对GPS单天线测得的速度矢量随机误差进行了总平均经验模态分解(MEEMD), 信号重构后使用卡尔曼滤波对其降噪解算得到航向角测量; 其次,以基座姿态角和陀螺常值漂移为状态量建立了系统的状态方程, 并融合加速度计和GPS单天线测量信息, 建立了系统的观测方程; 然后, 使用自适应无迹卡尔曼滤波进行信息融合, 实现了基座姿态角的最优估计。经仿真验证对比, 所提算法有效提高了自对准精度。仿真结果验证了所提算法在GPS单天线辅助MIMU自对准中的优越性。
微惯性测量单元 初始对准 总平均经验模态分解 自适应级联卡尔曼滤波 Micro Inertial Measurement Unit (MIMU) initial alignment Modified Ensemble Empirical Mode Decomposition (ME Adaptive Kalman Cascade Filtering (AKCF) 
电光与控制
2023, 30(11):
作者单位
摘要
1 中国科学院微电子研究所,北京 100029
2 中国科学院大学,北京 100049
测距精度是相位式激光测距系统的重要指标之一。为了提高测距精度,采用欠采样方法和全相位FFT(all-phase FFT, apFFT)算法设计了鉴相电路,使用卡尔曼(Kalman)滤波提高了测量数据的稳定性。根据欠采样谱分析鉴相原理,仿真分析了在不同采样频率和不同信号频率下的鉴相精度,对比了基于欠采样的FFT鉴相法和apFFT鉴相法在高斯白噪声、频率偏移等因素影响下的鉴相性能。仿真结果表明,欠采样不会影响鉴相精度,并且欠采样apFFT鉴相法的鉴相精度优于欠采样FFT鉴相法。进行了鉴相性能的实验验证,实验数据表明,当采样频率为100 MHz、信号调制频率为201 MHz时,apFFT鉴相精度为0.134°,卡尔曼滤波后鉴相精度优于0.023°,测距精度可达0.20 mm。因此,基于Kalman滤波的欠采样apFFT鉴相法具有精度高、抗干扰能力强等优点,在相位式激光测距系统中具有重要的应用价值。
相位式激光测距 数字鉴相 欠采样 全相位FFT 卡尔曼滤波 phase laser ranging digital phase discrimination undersampling all-phase FFT Kalman filtering 
红外与激光工程
2023, 52(11): 20230119
作者单位
摘要
1 中国电子科技集团公司第二十六研究所,重庆 400060
2 重庆大学 航空航天学院,重庆 400044
在应急救援和单兵作战等GNSS信号受限且无法建立导航定位基础设施的情况下,提出了基于惯性测量单元(IMU)的行人航位推算技术(PDR)测量行人步态信息,并结合此类任务多人行动的编队特点,利用超宽带(UWB)技术实施编队自组网与网内相互测距,建立PDR/UWB多行人扩展卡尔曼滤波模型(EKF)。通过测距信息对PDR进行约束,有效减缓了PDR定位精度随时间发散问题,实现了多人协同导航。试验表明,基于超宽带的集中式协同导航系统在不依靠基础设施的情况下,编队整体定位性能可提高30%。
集中式 协同导航 行人航位推算 超宽带 扩展卡尔曼滤波 centralized cooperative navigation PDR UWB EKF 
压电与声光
2023, 45(5): 736
作者单位
摘要
1 中国科学院 长春光学精密机械与物理研究所,吉林长春30033
2 中国人民解放军95859部队,甘肃酒泉735000
利用经纬仪进行速度实时求解,一直是测控领域难题,为了提高经纬仪求解速度的实时性及高精度,激光测距光电经纬仪,在反复实验中,提出了一种最佳一致逼近多项式速度求解方法,即保证了速度实时性又保证了速度的精度。首先,利用单站经纬仪加激光测距获得目标空间位置,对激光测距信息采用改进的最小二乘法进行拟合滤波;然后根据求解速度模型,计算速度初值;在采用多项式逼近速度真值时,采用常规的表达形式会产生很大的计算误差,为了减少计算误差,多项式采用三次切比雪夫多项式组合的方式获得最佳一致逼近多项式计算速度函数;最佳一致逼近多项式速度函数使用三次有限差分方法识别速度野值,获得实时、高精度的目标速度值。激光测距经纬仪测速的指标包括实时性(延时<100 ms)和精度(误差<1 m/s)两个指标,把加载在无人机上的较高精度GPS的测速值作为比对值,采用多种算法计算目标速度,实验结果表明:高斯函数方法速度实时性好,但测量速度精度>1.5 m/s;卡尔曼方法求速度精度很好,但是因为用了大量的历史数据,速度值滞后;本文最佳一致逼近多项式法计算得到的速度,实时性好,延时50 ms;速度精度均方差为0.8 m/s,满足设备的指标要求。
最佳一致逼近速度求解 高斯速度求解 卡尔曼滤波速度求解 有限差分法 Optimal Uniform Approximation(OUA) Gaussian velocity solving Kalman filtering speed solution finite difference 
光学 精密工程
2023, 31(24): 3549
作者单位
摘要
东南大学 仪器科学与工程学院,江苏 南京 210096
重力矢量测量包含重力方向信息(即垂线偏差),对确定大地水准面具有重要意义。为了获得海洋重力扰动矢量的水平分量,该文提出了一种基于捷联惯导系统/全球导航卫星系统(SINS/GNSS)组合系统确定海洋重力扰动矢量水平分量的两步法。首先,利用捷联惯导算法和卡尔曼滤波用于加速度计偏差和姿态误差角的估计和补偿。然后,基于精确估计的加速度计偏差和姿态角误差,给出了重力扰动矢量水平分量的计算方程。将重力扰动矢量水平分量的模型用二阶马尔可夫随机过程描述,将其与加速度计的偏差分离,用正向-平滑卡尔曼滤波精确估计重力扰动的水平分量。船载试验数据离线计算表明,海洋重力扰动矢量水平分量的内符合精度优于2 mGal(1 Gal=1 cm/s2)。
重力扰动矢量 SINS/GNSS组合系统 马尔可夫随机过程 正向-平滑卡尔曼滤波 gravity disturbance vector SINS/GNSS combined system Markov stochastic process forward-smoothing Kalman filter 
压电与声光
2023, 45(6): 855
作者单位
摘要
中国民用航空飞行学院, 四川 广汉 618000
面对城市低空复杂的电磁环境, 无人机在运行过程中GNSS信号极易受到干扰, 导致定位不准。为提高无人机定位精度, 提出一种基于扩展卡尔曼滤波的数据融合方法, 该方法在惯性导航系统的基础上, 与基于5G信号的三维定位相融合, 并对惯性导航误差进行修正。软件仿真表明, 该方法在缺少有效GNSS信号的情况下将姿态误差和位置误差控制在一定的范围内, 提高了无人机的定位精度, 视距下的平均位置误差为16.6 cm, 相比于融合前定位精度提升了49.7%, 使得无人机具有长时间较高定位精度, 具有一定的工程实用性。
无人机 组合定位 扩展卡尔曼滤波 UAV combined positioning extended Kalman filtering 5G 5G 
电光与控制
2023, 30(12): 93

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