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一种智能工程机械作业姿态预测方法及系统
申请人信息
- 申请人:山东大学
- 申请人地址:250061 山东省济南市历下区经十路17923号
- 发明人: 山东大学
专利详细信息
| 项目 | 内容 |
|---|---|
| 专利名称 | 一种智能工程机械作业姿态预测方法及系统 |
| 专利类型 | 发明申请 |
| 申请号 | CN202311586692.8 |
| 申请日 | 2023/11/24 |
| 公告号 | CN117668429A |
| 公开日 | 2024/3/8 |
| IPC主分类号 | G06F17/16 |
| 权利人 | 山东大学 |
| 发明人 | 闫伟; 孙方哲; 刘淑强; 王进; 胡滨; 李国祥 |
| 地址 | 山东省济南市历下区经十路17923号 |
摘要文本
本发明公开了一种智能工程机械作业姿态预测方法及系统,所述方法包括以下步骤:获取工程机械当前的作业姿态信息;基于工程机械当前的作业姿态信息,采用智能扩展卡尔曼滤波算法预测工程机械的下一步作业姿态;本发明首先采用樽海鞘算法进行寻优,当樽海鞘算法陷入局部最优状态时,将粒子群算法融入樽海鞘算法并增大搜索空间,多次循环得到改进的樽海鞘算法。利用改进樽海鞘算法优化扩展卡尔曼滤波算法中的系统噪声协方差矩阵,得到智能扩展卡尔曼滤波算法。基于惯性测量单元测量分析得到的姿态信息,采用智能扩展卡尔曼滤波算法预测工程机械的下一步动作,提高了工程机械作业姿态预测结果的精度。
专利主权项内容
1.一种智能工程机械作业姿态预测方法,其特征在于,包括以下步骤:获取工程机械当前的作业姿态信息;基于工程机械当前的作业姿态信息,采用智能扩展卡尔曼滤波算法预测工程机械的下一步作业姿态,具体为:采用樽海鞘算法进行寻优,当樽海鞘算法陷入局部最优状态时,将粒子群算法融入樽海鞘算法并增大搜索空间,多次循环得到改进的樽海鞘算法,利用改进的樽海鞘算法优化扩展卡尔曼滤波算法中的系统噪声协方差矩阵,得到智能扩展卡尔曼滤波算法,利用智能扩展卡尔曼滤波算法对工程作业姿态进行预测。