典型文献
基于UWB和KF的无人车目标跟踪方法
文献摘要：
针对无人车研究领域中的目标跟踪问题,提出了一种基于超宽带(UWB)技术和卡尔曼滤波(KF)定位算法的解决方法.以UWB采集的高精度距离信息为感知输入建立观测模型,分析目标运动特性建立系统状态模型;使用所设计的自适应平方根容积卡尔曼滤波(ASRCKF)定位算法,对目标位置进行定位跟踪.实验部分使用最小二乘估计(LSE)、扩展卡尔曼滤波(EKF)、无迹卡尔曼滤波(UKF)、容积卡尔曼滤波(CKF)等定位方法与提出方法进行对比,结果表明:所提出方法能提供更好的定位精度和稳定性,在动态跟踪环境下能达到15 cm的定位精度.
文献关键词：
目标跟踪;超宽带;卡尔曼滤波;自适应平方根容积卡尔曼滤波
中图分类号：
作者姓名：
赵宏强;邓文斌;辛涛;吴钪
作者机构：
中南大学机电工程学院,湖南长沙410083;山河智能装备股份有限公司,湖南长沙410100;中国人民解放军32181部队,河北石家庄050003
文献出处：
引用格式：
[1]赵宏强;邓文斌;辛涛;吴钪-.基于UWB和KF的无人车目标跟踪方法)[J].传感器与微系统,2022(10):34-38
A类：
自适应平方根容积卡尔曼滤波,ASRCKF
B类：
UWB,无人车,目标跟踪,跟踪方法,跟踪问题,超宽带,定位算法,度距离,观测模型,目标运动,运动特性,建立系统,状态模型,目标位置,定位跟踪,最小二乘估计,LSE,扩展卡尔曼滤波,EKF,无迹卡尔曼滤波,UKF,定位方法,定位精度,动态跟踪
AB值：
0.264474
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