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Robust M-Type Error-State Kalman Filters for Attitude Estimation

Belles Ferreres, Andrea und Medina, Daniel und Chauchat, Paul und Labsir, Samy und Vilà-Valls, Jordi (2023) Robust M-Type Error-State Kalman Filters for Attitude Estimation. In: 31st European Signal Processing Conference, EUSIPCO 2023. EUSIPCO 2023, 2023-09-04 - 2023-09-08, Helsinki, Finland. doi: 10.23919/EUSIPCO58844.2023.10289871. ISBN 978-946459360-0. ISSN 2219-5491.

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418kB

Kurzfassung

State estimation techniques appear in a plethora of engineering fields. Both standard Kalman filter (KF) and its nonlinear extensions, as well as particle filters, consider a known system model (i.e., functions and noise statistics), an assumption which may not hold in practice. A problem of particular interest is how to deal with outliers in the observation model. A possible solution is to resort to the framework of robust statistics, where a robust score function is used to mitigate the impact of outlying measurements, leading to robust M-type KFs. In this contribution, some of these robust filtering results are extended to the case where states may live on a manifold (unit norm quaternion), and propose robust iterated error-state M-type KF solutions. An illustrative example is provided to show the performance of the proposed filter and support the discussion.

elib-URL des Eintrags:https://elib.dlr.de/198485/
Dokumentart:Konferenzbeitrag (Vorlesung)
Titel:Robust M-Type Error-State Kalman Filters for Attitude Estimation
Autoren:
AutorenInstitution oder E-Mail-AdresseAutoren-ORCID-iDORCID Put Code
Belles Ferreres, Andreaandrea.bellesferreres (at) dlr.dehttps://orcid.org/0009-0003-0107-9873NICHT SPEZIFIZIERT
Medina, DanielDaniel.AriasMedina (at) dlr.dehttps://orcid.org/0000-0002-1586-3269NICHT SPEZIFIZIERT
Chauchat, Paulpaul.chauchat (at) lis-lab.frNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Labsir, Samysamy.labsir (at) tesa.prd.frNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Vilà-Valls, JordiJordi.VILA-VALLS (at) isae-supaero.frhttps://orcid.org/0000-0001-7858-4171NICHT SPEZIFIZIERT
Datum:10 März 2023
Erschienen in:31st European Signal Processing Conference, EUSIPCO 2023
Referierte Publikation:Ja
Open Access:Nein
Gold Open Access:Nein
In SCOPUS:Ja
In ISI Web of Science:Nein
DOI:10.23919/EUSIPCO58844.2023.10289871
Herausgeber:
HerausgeberInstitution und/oder E-Mail-Adresse der HerausgeberHerausgeber-ORCID-iDORCID Put Code
Belles Ferreres, Andreaandrea.bellesferreres (at) dlr.dehttps://orcid.org/0009-0003-0107-9873NICHT SPEZIFIZIERT
Medina, DanielDaniel.AriasMedina (at) dlr.dehttps://orcid.org/0000-0002-1586-3269NICHT SPEZIFIZIERT
Chauchat, PaulPaul.chauchat (at) isae-supaero.frNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Labsir, Samysamy.labsir (at) tesa.prd.frNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Vilà-Valls, JordiJordi.VILA-VALLS (at) isae-supaero.frhttps://orcid.org/0000-0001-7858-4171NICHT SPEZIFIZIERT
ISSN:2219-5491
ISBN:978-946459360-0
Status:veröffentlicht
Stichwörter:attitude estimation, known system model, M-type KF solutions, noise statistics, nonlinear extensions, observation model, particle filters, robust filtering results, robust iterated error-state, robust M-type error-state Kalman filters, robust M-type KFs, robust score function, robust statistics, standard Kalman filter, state estimation techniques
Veranstaltungstitel:EUSIPCO 2023
Veranstaltungsort:Helsinki, Finland
Veranstaltungsart:internationale Konferenz
Veranstaltungsbeginn:4 September 2023
Veranstaltungsende:8 September 2023
Veranstalter :European Association for Signal Processing (EURASIP)
HGF - Forschungsbereich:Luftfahrt, Raumfahrt und Verkehr
HGF - Programm:Verkehr
HGF - Programmthema:Verkehrssystem
DLR - Schwerpunkt:Verkehr
DLR - Forschungsgebiet:V VS - Verkehrssystem
DLR - Teilgebiet (Projekt, Vorhaben):V - FuturePorts, R - Projekt HIGAIN [KNQ]
Standort: Neustrelitz
Institute & Einrichtungen:Institut für Kommunikation und Navigation > Nautische Systeme
Hinterlegt von: Belles Ferreres, Andrea
Hinterlegt am:29 Nov 2023 18:33
Letzte Änderung:24 Apr 2024 20:58

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