基于协方差交集算法的UKF研究的开题报告

基于协方差交集算法的UKF研究的开题报告1.研究背景无人驾驶技术已成为汽车行业发展的一个新方向。无人驾驶技术起源于传感器和计算机技术的快速发展，可以为驾驶员提供更高的安全性和更好的驾驶体验。而为了实现自主行驶，需要进行精确的位置估计，据此可以构建出车辆的高精度地图，从而实现规划最佳行驶路径。在位置估计中，卡尔曼滤波器是一种常用的滤波算法，但是其对于非线性的系统效果不好。针对这个问题，UKF（无迹卡尔曼滤波）算法作为一种非线性变换卡尔曼滤波方法而被提出。但是，UKF算法在某些情况下也存在精度不足的问题。本课题旨在利用协方差交集算法优化UKF算法，提高其位置估计性能。2.研究目的本研究旨在研究卡尔曼滤波器及其变种算法，探索卡尔曼滤波在无人驾驶领域的应用，分析UKF算法存在的问题，并利用协方差交集算法对UKF算法进行优化，提高其位置估计性能。3.研究内容（1）研究卡尔曼滤波器及其变种算法；（2）分析无人驾驶在位置估计方面的需求；（3）研究UKF算法的原理及在无人驾驶领域的应用；（4）探索卡尔曼滤波的精度不足问题；（5）研究协方差交集算法的原理及应用；（6）利用协方差交集算法对UKF算法进行优化，并评估其性能。4.研究方法（1）文献调研：综合调研卡尔曼滤波器及其变种算法、无人驾驶在位置估计方面的需求、UKF算法在无人驾驶领域的应用、卡尔曼滤波的精度不足问题、协方差交集算法的原理及应用等相关研究；（2）算法设计：根据前期文献调研，设计协方差交集算法并对UKF算法进行改进；（3）数据采集与实验：采集无人驾驶实验数据，并利用所设计的算法和原始UKF算法进行对比实验。（4）性能评估：对比改进后的UKF算法和原始UKF算法的性能并评估优化效果。5.预期成果（1）研究卡尔曼滤波及其变种算法；（2）分析无人驾驶在位置估计方面的需求；（3）分析UKF算法在无人驾驶领域的应用；（4）利用协方差交集算法优化UKF算法；（5）评估所设计算法的性能。6.参考文献[1]WanEA,VanDerMerweR.TheunscentedKalmanfilterfornonlinearestimation[J].AdaptiveSystemsforSignalProcessing,CommunicationsandControlSymposium2000.AS-SPCC.TheIEEE2000,2000(3):153-158.[2]陶福龙.无迹卡尔曼滤波估计技术及其在高精度导航中的应用[D].南京航空航天大学,2013.[3]张菁,刘文文,王嘉琪.基于UD合成天线的卡尔曼滤波与UKF算法在目标跟踪上的应用[J].遥感技术与应用,2018,33(1):77-84.[4]王继良,王芳芳.卡尔曼滤波原理及其应用[M].人民邮电出版社,2015.[5]李浩,王安静,志勇涛.基于卡尔曼滤波和UKF的鲁棒定位算法研究[J].计算机工程,2018,44(02):246-250.[6]KimCK,LeeJJ,LeeJK.Prediction-basedvehiclepositioningusingIMUandLIDARforurbancanyonenvironments[J].IEEE