未知室内环境下移动机器人INS/RGB-D自主紧组合导航信息融合方法研究

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项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号：
    61803175
  • 项目类别：
    青年科学基金项目
  • 资助金额：
    22.0万
  • 负责人：
    徐元
  • 依托单位：
    济南大学
  • 学科分类：
    F0307.导航、制导与控制
  • 结题年份：
    2021
  • 批准年份：
    2018
  • 项目状态：
    已结题
  • 起止时间：
    2019-01-01 至2021-12-31

项目摘要

It is with great economic significance and scientific value to study on the theory and method of information fusion in high precision real-time integrated navigation system for mobile robot in complex indoor environment. In order to further improve the navigation accuracy, the information fusion method of autonomous tightly-coupled INS/RGB-D integrated navigation for mobile robot in unknown indoor environment will be studied. First of all, the mechanism-based sensing error characteristics of the robot during operation will be analyzed. And the optimization method of model parameters for the robot during operation is studied by combining the available environment characteristics, which solves the poor fault tolerance of the system model caused by the truncation error. Secondly, aim at the instability and low precision of the integrated navigation system due to the perturbation of the system parameters and the missing measurement during the operation of the mobile robot, based on parameter perturbation and missing data will be studied using the T-S fuzzy algorithm and the data missing state estimation method, the finite impulse response (FIR)/Kalman filter (KF) hybrid filtering method which integrated the FIR filter and KF will be studied. And a high-precision robust FIR/KF filtering algorithm based on parameter perturbation and missing data is designed. This research laid good scientific theoretical foundation of the continuous and high-precision navigation for the indoor robot navigation.
针对移动机器人在室内复杂环境下对高性能导航需求开展高精度信息融合理论与方法研究具有重要经济意义和科学价值。为了进一步提升导航精度，本项目拟对未知室内环境下移动机器人惯性导航（INS）/RGB-D自主紧组合导航信息融合方法展开研究。首先，在机理上分析机器人运行过程中传感误差特性，结合有效环境特征研究机器人运行过程中模型参数优化方法，解决由于截断误差引起的系统模型容错性差问题。其次，针对移动机器人运行时的系统参数摄动和测量数据易丢失带来的组合导航系统不稳定性和低精度问题，将有限脉冲响应（FIR）滤波和Kalman滤波（KF）进行融合，采用T-S模糊算法和带观测信息丢失的状态估计方法研究基于参数摄动和测量数据丢失的FIR/KF混合滤波方法，设计基于参数摄动和测量数据丢失的高精度鲁棒FIR/KF滤波算法。通过本项目的研究，为移动机器人在室内复杂环境下的持续高精度导航奠定良好的科学理论基础。

结项摘要

针对移动机器人在室内复杂环境下对高性能导航需求开展高精度信息融合理论与方法研究具有重要经济意义和科学价值。为了进一步提升导航精度，本项目对移动机器人未知室内环境下惯性导航（INS）/RGB-D自主紧组合导航信息融合方法展开研究，取得了丰富的研究成果。首先，在机理上对机器人运行过程中传感误差特性进行了分析，结合有效环境特征研究机器人运行过程中模型参数优化方法，设计了基于多状态误差模型描述的传感器解算误差补偿方法，解决由于截断误差引起的系统模型容错性差问题。其次，对传感器原始数据与所要获取的导航信息之间的关系进行了分析，重点考虑了采样周期的小幅不确定情况对组合导航系统的影响，完成了基于环境特征并考虑采样周期随机变化的分布式INS/RGB-D 紧组合导航模型的构建。为了充分发挥Kalman滤波器数据融合精度高以及FIR滤波器鲁棒性好的优势，本项目提出了IMM-FIR/KF混合滤波算法。在这种模式下，FIR和Kalman两种滤波算法并行工作，利用IMM算法将FIR和Kalman滤波算法的输出进行数据融合。为了克服传感器由于元器件老化等原因造成的测量数据丢失对组合导航系统的影响，本项目提出了预测FIR算法。面向INS/UWB组合导航模型，从理论上推导了UWB数据缺失的数学表达模型，以此为基础，设计了预测FIR算法，有效的克服UWB数据缺失对组合导航数据融合算法的影响。通过本项目的研究，为移动机器人在室内复杂环境下的持续高精度导航奠定良好的科学理论基础。

项目成果

期刊论文数量（14）
专著数量（0）
科研奖励数量（0）
会议论文数量（0）
专利数量（4）
Decision tree-extended finite impulse response filtering for pedestrian tracking over tightly integrated inertial navigation system/ultra wide band data
决策树扩展有限脉冲响应滤波，用于通过紧密集成的惯性导航系统/超宽带数据进行行人跟踪
  • DOI：
    10.1088/1361-6501/abb38a
  • 发表时间：
    2020-08
  • 期刊：
    Measurement Science and Technology
  • 影响因子：
    2.4
  • 作者：
    Xu Yuan;Shmaliy Yuriy S.;Hua Luchi;Ma Liyao;Zhuang Yuan
  • 通讯作者：
    Zhuang Yuan
H∞ fault detection filter design for discrete-time nonlinear Markovian jump systems with missing measurements
H 缺失测量的离散时间非线性马尔可夫跳跃系统的故障检测滤波器设计
  • DOI：
    10.1016/j.ejcon.2018.09.017
  • 发表时间：
    2018-11
  • 期刊：
    European Journal of Control
  • 影响因子：
    3.4
  • 作者：
    Li Yueyang;Karimi Hamid Reza;Zhao Dong;Xu Yuan;Zhao Ping
  • 通讯作者：
    Zhao Ping
Distributed Kalman filter for UWB/INS integrated iedestrian localization under colored measurement noise
用于有色测量噪声下 UWB/INS 集成内行定位的分布式卡尔曼滤波器
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2021
  • 期刊：
    Satellite Navigation
  • 影响因子：
    11.2
  • 作者：
    Xu Yuan;Cao Jing;Shmaliy Yuriy S;Zhuang Yuan
  • 通讯作者：
    Zhuang Yuan
Seamless indoor pedestrian tracking by fusing INS and UWB measurements via LS-SVM assisted UFIR filter
通过 LS-SVM 辅助 UFIR 滤波器融合 INS 和 UWB 测量，实现无缝室内行人跟踪
  • DOI：
    10.1016/j.neucom.2019.12.121
  • 发表时间：
    2020-05
  • 期刊：
    Neurocomputing
  • 影响因子：
    6
  • 作者：
    Xu Yuan;Li Yueyang;Ahn Choon Ki;Chen Xiyuan
  • 通讯作者：
    Chen Xiyuan
Robust inertial navigation system/ultra wide band integrated indoor quadrotor localization employing adaptive interacting multiple model-unbiased finite impulse response/Kalman filter estimator
鲁棒惯性导航系统/超宽带集成室内四旋翼飞行器定位采用自适应交互多模型无偏有限脉冲响应/卡尔曼滤波器估计器
  • DOI：
    10.1016/j.ast.2020.105683
  • 发表时间：
    2020-03
  • 期刊：
    Aerospace Science and Technology
  • 影响因子：
    5.6
  • 作者：
    Xu Yuan;Shmaliy Yuriy S.;Chen Xiyuan;Li Yueyang;Ma Wanfeng
  • 通讯作者：
    Ma Wanfeng

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其他文献

清热解毒药对组分调控巨噬细胞M1/M2表型及其机制研究
  • DOI：
    10.19540/j.cnki.cjcmm.20180522.003
  • 发表时间：
    2018
  • 期刊：
    中国中药杂志
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    徐元;陈龙;蒋义鑫;杨月;章丹丹
  • 通讯作者：
    章丹丹
白花蛇舌草-半枝莲药对组分诱导三阴性乳腺癌细胞凋亡的机制
  • DOI：
    10.13422/j.cnki.syfjx.20181519
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    2018
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  • 通讯作者：
    章丹丹
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  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2013
  • 期刊：
    计算机科学
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  • 作者：
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  • 通讯作者：
    鲁华祥
一种采用联邦EKF的分布式INS/UWB人员无偏紧组合定位方法(英文)
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  • 发表时间：
    2017
  • 期刊：
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  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    徐元;陈熙源;崔冰波;王滨
  • 通讯作者：
    王滨
Indoor Wireless Positioning utilizing WSN and Machine Vision
利用 WSN 和机器视觉的室内无线定位
  • DOI：
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  • 发表时间：
    2013
  • 期刊：
    Applied Mechanics and Materials
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    王增玉;徐元;李庆华
  • 通讯作者：
    李庆华

其他文献

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课题项目：调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要：

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题，其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子，其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而，TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用，影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法，探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用，为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义，并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路：

科学问题：TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达？
前期研究：已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应，但其具体机制尚不明确。
研究创新点：本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线：包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术：TRIM2与病毒RNA的相互作用分析，IFN-β启动子活性检测。
实验模型：使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

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          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
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