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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2022.2
- 수록면
- 130 - 137 (8page)
- DOI
- 10.5302/J.ICROS.2022.21.0192
이용수
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Noise covariances in the EKF (Extended Kalman Filter) act as tuning parameters due to modeling errors, such as the error generated in the process of linearizing the nonlinear system equation. Filter designers traditionally prefer the trial-and-error method. However, because the noise covariances require retuning in concert with changes in trajectories or changes in system equations, human tuning is very time consuming. Accordingly, this study proposes an automation method for real-time parameter tuning using an LSTM (Long Short-Term Memory) neural network. The proposed method consists of two stages: 1) generating residual and state error covariances from an EKF using fixed-noise covariances and 2) producing a state estimate from an EKF using tuned time-varying noise covariances obtained from an LSTM neural network. This scheme is applied to navigation systems to calculate accurate velocity, attitude, and IMU bias estimates under challenging maneuvering situations. Using simulation, we showed that the proposed method outperforms the conventional EKF of navigation systems in suppressing estimation error in different trajectory scenarios.
목차
Abstract
I. 서론
II. 항법시스템을 위한 EKF 및 선형화 오차
III. 제안하는 공분산 튜닝 방법
IV. 시뮬레이션
V. 결론
REFERENCES
참고문헌 (13)
참고문헌 신청
R. E. Kalman, “A new approach to linear filtering and prediction problems,” Journal of Basic Engineering, vol. 82, no. 1, pp. 35-45, 1960.
A. G. Gelen and A. Atasoy, “A new method for kalman filter tuning,” IEEE International Conference on Artificial Intelligence and Data Processing, pp. 1-6, Sept. 2018.
M. Saha, R. Ghosh, and B. Goswami, “Robustness and sensitivity metrics for tuning the extended Kalman Filter,” IEEE Trans. on Instrumentation and Measurement, vol. 63, no. 4, pp. 964-971, Apr. 2014.
P. Abbeel, A. Coates, M. Montemerlo, A. Y. Ng, and S. Thrun, “Discriminative training of Kalman Filters,” 2005 Proceedings of Robotics: Science and Systems.
H. S. Hong, C. G. Park, and J. G. Lee, “An extended Kalman Filter robust to linearization error,” Control, Autonomic, and Systems Engineering, vol. 12, no. 2, pp. 93-100, Feb. 2006.
A. G. Gelen and A. Atasoy, “A new method for kalman filter tuning,” IEEE International Conference on Artificial Intelligence and Data Processing, pp. 1-6, Sept. 2018.
M. Saha, R. Ghosh, and B. Goswami, “Robustness and sensitivity metrics for tuning the extended Kalman Filter,” IEEE Trans. on Instrumentation and Measurement, vol. 63, no. 4, pp. 964-971, Apr. 2014.
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H. S. Hong, C. G. Park, and J. G. Lee, “An extended Kalman Filter robust to linearization error,” Control, Autonomic, and Systems Engineering, vol. 12, no. 2, pp. 93-100, Feb. 2006.
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