論文の概要: Sigma-point Kalman Filter with Nonlinear Unknown Input Estimation via
Optimization and Data-driven Approach for Dynamic Systems
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.12361v1
- Date: Wed, 21 Jun 2023 16:14:21 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-06-22 12:50:44.387943
- Title: Sigma-point Kalman Filter with Nonlinear Unknown Input Estimation via
Optimization and Data-driven Approach for Dynamic Systems
- Title（参考訳）: 非線形未知入力推定を最適化したシグマ点カルマンフィルタと動的システムへのデータ駆動アプローチ
- Authors: Junn Yong Loo, Ze Yang Ding, Vishnu Monn Baskaran, Surya Girinatha
Nurzaman, and Chee Pin Tan
- Abstract要約: 共振状態と未知の入力推定のための導関数のない未知の入力シグマ点カルマンフィルタ(SPKF)を提案する。
SPKFは、非線形最適化とデータ駆動アプローチによって実装できる一般的な非線形UI推定器と相互接続されている。
提案したSPKF-nUIは, 既存の非線形状態-UIフィルタと比較して, 最低状態およびUI推定誤差を達成できることを示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.1580916951856253
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Most works on joint state and unknown input (UI) estimation require the
assumption that the UIs are linear; this is potentially restrictive as it does
not hold in many intelligent autonomous systems. To overcome this restriction
and circumvent the need to linearize the system, we propose a derivative-free
Unknown Input Sigma-point Kalman Filter (SPKF-nUI) where the SPKF is
interconnected with a general nonlinear UI estimator that can be implemented
via nonlinear optimization and data-driven approaches. The nonlinear UI
estimator uses the posterior state estimate which is less susceptible to state
prediction error. In addition, we introduce a joint sigma-point transformation
scheme to incorporate both the state and UI uncertainties in the estimation of
SPKF-nUI. An in-depth stochastic stability analysis proves that the proposed
SPKF-nUI yields exponentially converging estimation error bounds under
reasonable assumptions. Finally, two case studies are carried out on a
simulation-based rigid robot and a physical soft robot, i.e., robots made of
soft materials with complex dynamics to validate effectiveness of the proposed
filter on nonlinear dynamic systems. Our results demonstrate that the proposed
SPKF-nUI achieves the lowest state and UI estimation errors when compared to
the existing nonlinear state-UI filters.
- Abstract（参考訳）: 統合状態と未知の入力(UI)推定に関する作業の多くは、UIが線形であるという仮定を必要とする。
この制限を克服し、システムを線形化する必要性を回避するために、SPKFを非線形最適化とデータ駆動アプローチにより実装可能な一般的な非線形UI推定器と相互接続する微分自由な入力シグマ点カルマンフィルタ(SPKF-nUI)を提案する。
非線形ui推定器は、状態予測誤差の影響を受けにくい後続状態推定を使用する。
さらに,spkf-nuiの推定に状態とuiの不確実性の両方を組み込むためのシグマ点変換スキームを導入する。
深部確率安定性解析により、提案したSPKF-nUIは、合理的な仮定の下で指数関数的に収束する推定誤差を持つことを示した。
最後に、シミュレーションに基づく剛性ロボットと物理ソフトロボット、すなわち、複雑な力学を持つ軟質材料からなるロボットを用いて、2つのケーススタディを行い、非線形力学系におけるフィルタの有効性を検証する。
提案したSPKF-nUIは, 既存の非線形状態-UIフィルタと比較して, 最低状態およびUI推定誤差が低いことを示す。
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