Abstract-Målet med detta papper är att öka uppskattningen prestanda för en Extended Kalman Filter för en icke linjär differentially platt system genom att planera banor som kan maximera mängden information som samlas in av ombord sensorer i närvaro av både process- och mätbuller. I ett tidigare arbete presenterade vi en online gradient nedstigningsmetod för att planera optimala banor längs vilken det minsta eigenvärdet av observerbarheten gramian (OG) maximeras. Eftersom OG:s minsta eigenvärde är omvänt proportionellt mot den maximala uppskattningsosäkerheten, minskar dess maximering den maximala uppskattningsosäkerheten för någon uppskattningsalgoritm som används under rörelse. OG anser dock inte att det processbuller som i stället i flera tillämpningar är långt ifrån försumbart. Av denna anledning föreslår detta dokument en ny lösning som kan hantera icke-försumbar processbuller: detta uppnås genom att minimera det största eigenvärdet av en eftergymnasial matris som erhålls genom att lösa den kontinuerliga Riccati Ekvationen som ett mått på den totala tillgängliga informationen. Denna minimering förväntas maximera den information som samlas in av utgångarna och samtidigt begränsa så mycket som möjligt de negativa effekterna av processbullret. Vi tillämpar vår metod på en enhjuling robot. Jämförelsen mellan den nya metoden och ett av våra tidigare arbeten (som inte beaktade processbuller) visar på betydande förbättringar i den erhållna uppskattningsnoggrannheten.
Denna metod har nyligen utökats med Cognetti et al. REF till system med processbuller på dynamiken genom att i stället minimera det största eigenvärdet av covariansmatrisen från att lösa den kontinuerliga Riccati ekvationen och sedan på liknande sätt välja spline styrpunkter via lutning nedstigning.
Optimal Active Sensing with Process and Measurement Noise
{'venue': '2018 IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA)', 'journal': '2018 IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA)', 'mag_field_of_study': ['Engineering', 'Computer Science']}