Phng phap nghien cu khoa hc

Phương pháp nghiên cứu khoa học
Bài tập 2:
1. Ý tưởng đề tài:
Tên đề tài:
Bộ lọc Kalman ( Kalman Filter ) cho hệ thống đo lường quán tính (Inertial
Measurent Unit (IMU)).
 Đơn vị đo lường quán tính (IMU) là một thiết bị điện tử được dùng để đo và cho ra
các giá trị vận tốc, hướng, gia tốc trọng trường của một phương tiện chuyển động, điển hình là
máy bay. IMU sử dụng sự kết hợp giữa các cảm biến gia tốc (accelerometer), cảm biến góc
quay (Gyros) và cảm biến từ trường (magnetometer).
Ngõ ra của một bộ IMU 9 bậc tự do (9 DOF) sẽ là các giá trị vận tốc góc quanh 3 trục
xyz, hình chiếu gia tốc trọng trường và từ trường trái đất lên 3 trục xyz. Từ 9 giá trị này ta sẽ
xác định được vị trí, vận tốc quay, tịnh tiến của hệ vật gắn với IMU trong không gian mà
không phụ thuộc vào yếu tố bên ngoài.
Nhưng nhược điểm cơ bản nhất của IMU trong việc định vị đó là chúng thường bị lỗi
tích lũy. Bởi vì hệ thống liên tục thêm vào những thay đổi được phát hiện vào vị trí đã được
tính toán trước đó, bất kì một sai số nào trong quá trình đo lường, dù là nhỏ, cũng sẽ được tích
lũy dần dần. Điều này dẫn đến việc trôi các đại lượng tính toán, hoặc một sự thay đổi khác biệt
ngày càng tăng giữa giá trị vị trị mà hệ thống tính toán và giá trị thực tế của thiết bị.
Chính yêu cầu đòi hỏi độ chính xác cao và tin cậy nên dữ liệu ngõ ra của hệ thống IMU
được đưa qua một bộ lọc. Bộ lọc này phải áp dụng được cho hệ thống nhiều biến, tính toán giá
trị hiện tại dựa trên dữ liệu hiện tại và quá khứ, giảm được sai sô tích lũy…
 Bộ lọc Kalman, được Rudolf (Rudy) E. Kálmán công bố năm 1960, là thuật toán sử
dụng chuỗi các giá trị đo lường, bị ảnh hưởng bởi nhiễu hoặc sai số, để ước đoán biến số nhằm
tăng độ chính xác so với việc sử dụng duy nhất một giá trị đo lường. Bộ lọc Kalman thực hiện
phương pháp truy hồi đối với chuỗi các giá trị đầu vào bị nhiễu, nhằm tối ưu hóa giá trị ước
đoán trạng thái của hệ thống.
Bộ lọc Kalman sẽ được giá trị ước lượng hiện tại tối ưu dựa trên giá trị trong quá khứ
và giá trị đo hiện tại đạt được.

2. Các từ khóa liên quan:

 Kalman Filter
 Embedded Kalman Filter
 Inertial Measurement Unit
 IMU 9DOF
 IMU sensor fusion algorithm
 Kalman Filter For IMU
 Calibaration
 …

HV: Lê Văn Mùi

MS: 13153065

Page 1


Phương pháp nghiên cứu khoa học

3. Các kết quả thu được từ goolge scholar:
 Với từ khóa “Kalman Fiter”

Hình 2.1 : Kết quả với từ khóa “Kalman Fiter”
Ta thấy kết quả lên đến 454.000 bài liên quan

 Với từ khóa “Kalman filter for IMU 9 DOF”:

Hình 2.2: Kết quả với từ khóa “Kalman filter for IMU 9 DOF”
Ta thấy kết quả số bài viết liên quan có giảm nhưng cũng khá lớn, 3.080 bài.

HV: Lê Văn Mùi

MS: 13153065

Page 2


Phương pháp nghiên cứu khoa học

 Giới hạn với từ khóa “embedded kalman filter for IMU 9 DOF calibaration”:

Hình 2.3 Kết quả với từ “Embedded kalman filter for IMU 9 DOF calibaration”
Ta thấy kết quả tìm kiêm tương đối tối khi chi tiết hơn từ khóa, khoảng 604 bài liên quan.

4. Liệt kê 50 bài báo gần nhất với đề tài có thể tìm được trên Internet
1. Fusion of IMU and Vision for Absolute Scale Estimation in Monocular SLAM
2. Underground mine navigation using an integrated IMU/TOF system with unscented
Kalman filter
3. Kalman Filtering for Spacecraft Attitude Estimation
4. A Kalman Filter-Based Algorithm for IMU-Camera Calibration: Observability Analysis
and Performance Evaluation
5. A Kalman filter-based algorithm for IMU-camera calibration
6. Quaternion-based extended Kalman filter for determining orientation by inertial and
magnetic sensing
7. A Multi-State Constraint Kalman Filter for Vision-aided Inertial Navigation
8. A quaternion-based orientation estimation algorithm using an inertial measurement unit
9. Kalman filter configurations for a low-cost loosely integrated inertial navigation system on
an airship
10. Kalman filtering for real-time orientation tracking of handheld microsurgical instrument
11. State estimation of an autonomous helicopter using Kalman filtering
12. Inertial sensor-based knee flexion/extension angle estimation

13. A Kalman/Particle Filter-Based Position and Orientation Estimation Method Using a
Position Sensor/Inertial Measurement Unit Hybrid System
14. Development of UAV Navigation System Based on Unscented Kalman Filter
15. Fast Relative Pose Calibration for Visual and Inertial Sensors
HV: Lê Văn Mùi

MS: 13153065

Page 3


Phương pháp nghiên cứu khoa học
16. Real-time metric state estimation for modular vision-inertial systems
17. State Estimation of a Nonlinear Unmanned Aerial Vehicle Model using an Extended
Kalman Filter
18. Kalman filter mechanization in INS/seeker fusion and observability analysis
19. Multisensor fusion for autonomous UAV navigation based on the Unscented Kalman Filter
with Sequential Measurement Updates
20. Application of Extended Kalman Filter Towards UAV Identification
21. Performance comparison of Extended and Unscented Kalman Filter implementation in
INS-GPS integration
22. State Estimation via Sensor Modeling for Helicopter Control using an Indirect Kalman
Filter
23. An extended Kalman filter extension of the augmented Markov decision process
24. Kalman-Filter-Based Orientation Determination Using Inertial/Magnetic Sensors:
Observability Analysis and Performance Evaluation
25. An efficient solution to 6DOF localization using Unscented Kalman Filter for planetary
rovers
26. Fusion of electromagnetic tracking with speckle-tracked 3D freehand ultrasound using an
unscented Kalman filter

27. Orientation Estimation Based on Gauss-Newton Method and Implementation of a
Quaternion Complementary Filter
28. Kalman Filtering for Relative Inertial Navigation of Uninhabited Air Vehicles
29. Embedded Micro Inertial Navigation System
30. Relative Motion Estimation for Vision-Based Formation Flight Using Unscented Kalman
Filter
31. Sigma-Point Kalman Filters for Integrated Navigation
32. Second order nonlinear uncertainty modeling in strapdown integration using MEMS IMUs
33. Underwater Vehicle Localisation using Extended Kalman Filter
34. Nonlinear filter design for pose and IMU bias estimation
35. Kalman Filtering for Spacecraft System Alignment Calibration
36. Extended Kalman Filtering for Robot Joint Angle Estimation Using MEMS Inertial Sensors
37. Optimal Reconstruction of Flight Simulator Motion Cues Using Extended Kalman Filtering
38. Extended Kalman Filter-Based Methods for Pose Estimation Using Visual, Inertial and
Magnetic Sensors: Comparative Analysis and Performance Evaluation
39. Effective Adaptive Kalman Filter for MEMS-IMU/Magnetometers Integrated Attitude and
Heading Reference Systems
40. AHRS base on MEMS-IMU for aircraft model in wire-driven parallel suspension system
41. Extended Kalman filter synthesis for integrated global positioning/inertial navigation
systems
HV: Lê Văn Mùi

MS: 13153065

Page 4


Phương pháp nghiên cứu khoa học
42. Fusion Filter Algorithm Enhancements for a MEMS GPS/IMU
43. Application of Kalman filtering to the calibration and alignment of inertial navigation

systems
44. Sigma-Point Kalman Filters for Probabilistic Inference in Dynamic State-Space Models
45. Direct Kalman filtering approach for GPS/INS integration
46. Adaptive Two-Stage Extended Kalman Filter for a Fault-Tolerant INS-GPS Loosely
Coupled System
47. System Design and Performance Analysis of Extended Kalman Filter-Based Ultra-Tight
GPS/INS Integration
48. Application of a sigma-point Kalman filter for alignment of MEMS-IMU
49. Extended Kalman filter implementation for low-cost INS/GPS Integration in a Fast
Prototyping Environment
50. Integrated Multiple-Device IMU Systems with Continuous-Time Sensing Circuitry

5. Liệt kê 15 bài tốt nhất so với đề tài:
1. Fusion of IMU and Vision for Absolute Scale Estimation in Monocular SLAM [1]
2. A Kalman Filter-Based Algorithm for IMU-Camera Calibration: Observability Analysis
and Performance Evaluation [4]
3. A Kalman filter-based algorithm for IMU-camera calibration [5]
4. Quaternion-based extended Kalman filter for determining orientation by inertial and
magnetic sensing [6]
5. A Multi-State Constraint Kalman Filter for Vision-aided Inertial Navigation [7]
6. Application of Extended Kalman Filter Towards UAV Identification [20]
7. Kalman Filtering for Relative Inertial Navigation of Uninhabited Air Vehicles [28]
8. Sigma-Point Kalman Filters for Integrated Navigation [31]
9. Extended Kalman Filtering for Robot Joint Angle Estimation Using MEMS Inertial Sensors
[36]
10. Fusion Filter Algorithm Enhancements for a MEMS GPS/IMU [42]
11. Direct Kalman filtering approach for GPS/INS integration [45]
12. Extended Kalman filter implementation for low-cost INS/GPS Integration in a Fast
Prototyping Environment [50]
13. Application of a sigma-point Kalman filter for alignment of MEMS-IMU [48]

14. Effective Adaptive Kalman Filter for MEMS-IMU/Magnetometers Integrated Attitude and
Heading Reference Systems [39]
15. Integrated Multiple-Device IMU Systems with Continuous-Time Sensing Circuitry [50]

HV: Lê Văn Mùi

MS: 13153065

Page 5