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基于动量拟合与卡尔曼滤波融合的无人船运动预测方法 

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申请/专利权人:中国舰船研究设计中心

摘要:本发明公开了一种基于动量拟合与卡尔曼滤波融合的无人船运动预测方法,包括:根据无人船运动过程中转弯角度的大小,将其运动过程划分为不同运动场景,分别采集不同运动场景下的无人船历史航迹运动信息;根据不同运动场景下的无人船历史航迹运动信息,通得到无人船的第一预测航速、第一预测经纬度与第一预测航向;根据不同运动场景下的无人船历史航迹运动信息,得到无人船的第二预测经纬度、第二预测航速与第二预测航向;对不同运动场景下无人船的运动状态预测值进行加权求和得到最终的预测结果。本发明根据各运动场景下动量拟合与卡尔曼滤波方法的预测误差设计相应的场景融合策略,最终实现更优的预测准确性。

主权项:1.基于动量拟合与卡尔曼滤波融合的无人船运动预测方法,其特征在于,包括以下步骤:S1、根据无人船运动过程中转弯角度的大小,将其运动过程划分为不同运动场景,分别采集不同运动场景下的无人船历史航迹运动信息;无人船历史航迹运动信息至少包括无人船各历史航迹点的经度、纬度和时间戳;S2、根据不同运动场景下的无人船历史航迹运动信息,通过动量拟合方法进行第一时间-经度模型以及第一时间-纬度模型的建模,并进行预测得到无人船的第一预测航速,并计算得到无人船的第一预测经纬度与第一预测航向;其中,预测航速包括无人船在经度以及纬度方向上的速度;S3、根据不同运动场景下的无人船历史航迹运动信息,通过卡尔曼滤波方法进行第二时间-经度模型以及第二时间-纬度模型的建模,并分别在第二时间-经度模型以及第二时间-纬度模型中设置一个卡尔曼滤波器,通过卡尔曼滤波方法进行线性插值计算后进行运动拟合得到无人船的第二预测经纬度,并计算得到无人船的第二预测航速与第二预测航向;S4、根据动量拟合与卡尔曼滤波的预测误差分别设置预测结果的融合权重,并根据动量拟合与卡尔曼滤波的融合权重对不同运动场景下无人船的运动状态预测值进行加权求和得到最终的预测结果;无人船的运动状态预测值以及预测结果均包括无人船的预测经纬度、预测航速与预测航向。

全文数据:

权利要求:

百度查询: 中国舰船研究设计中心 基于动量拟合与卡尔曼滤波融合的无人船运动预测方法

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