Návrh lokálních metod odhadu stavu

Bc. Julie RAKOVCOVÁ

Master's thesis

Design of local state estimation methods

Abstract:

Tato diplomová práce se věnuje problematice odhadu, neboli estimaci, stavu. Konkrétněji lokálnímu filtru, který se nazývá unscentovaný Kalmanův filtr a je zpravidla označován zavedenou zkratkou UKF. Jedná se o filtr umožňující nelineární filtraci. Tento filtr se řadí do skupiny bezderivačních filtrů, neboť jeho aproximace nespočívá v linearizaci nelineárního systému pomocí členů Taylorovy řady, jako je tomu u jiného lokálniho filtru nazývaného rozšířený Kalmanův filtr, nýbrž v aproximaci popisu pravděpodobnostního rozložení odhadu stavu. Hlavním cílem této práce je shrnout a implementovat vybrané metody návrhu škálovacího parametru filtru UKF a poté zhodnotit jejich výsledky ve smyslu kvality poskytnutého odhadu.

Abstract:

This diploma thesis deals with state estimation. Particularly with a local filter called Unscented Kalman Filter also known under abbreviation UKF. This filter is designed for nonlinear filtering. It belongs into a non-derivative filters class because it is based on aproximation of a random variable probability distribution instead of on aproximation of Taylor series as it is for another local filter referred as Extended Kalman Filter. The main goal of this thesis is to summarize and implement selected methods for UKF scaling parameter adaptation and evaluate their estimation performance.

Keywords

odhad stavu, nelineární filtrace, lokální filtr, unscentovaný Kalmanův filtr, UKF, škálovací parametr, adaptace

Language used: Czech

Date on which the thesis was submitted / produced: 24. 5. 2019

Accessible from:: 31. 12. 2999

Thesis defence

• Supervisor: Ing. Jindřich Duník, Ph.D.

University of West Bohemia

Faculty of Applied Sciences

Master programme / field:
Computer Science and Engineering / Control and Decision-Making Systems