基于传感器优化与鲁棒预测的等效加速度前馈

摘要

在一类仅安装MEMS加速度计和图像传感器的光电跟踪系统中,等效加速度前馈控制方法能够有效提高系统的跟踪能力。但是,加速度计低频噪声、目标合成轨迹延迟和运动模型不确定性,会对跟踪效果带来限制。因此,本文提出一种基于传感器优化与鲁棒预测的等效加速度前馈方法,来进一步提升系统的跟踪能力。使用加速度计测量值和系统加速度模型计算值进行频域融合,可以优化加速度计的低频性能;而采用鲁棒预测算法,能够减弱目标合成轨迹延迟及运动模型不确定性的影响,获得更准确的加速度前馈值。实验结果表明,该方法可以提高系统在0.1 Hz~4.5 Hz的跟踪能力。