dr inż. Mariusz Domżalski
Employment
- Assistant professor at Department of Decision Systems and Robotics
Research fields
Publications
Filters
total: 22
Catalog Publications
Year 2019
-
Intelligent Autonomous Vehicles
PublicationAdvanced mobile vehicles and robots have long been one of the main issues in engineering. They have various applications in emergency, lifeguarding and entertainment as well as in various industrial, civil and military systems. Among them, you can distinguish robots that can move in an open environment or operate only in predetermined confined spaces. Open world robots are very demanding because they have...
Year 2018
-
Estimation of a Stochastic Burgers' Equation Using an Ensemble Kalman Filter
PublicationIn this work, we consider a difficult problem of state estimation of nonlinear stochastic partial differential equations (SPDE) based on uncertain measurements. The presented solution uses the method of lines (MoL), which allows us to discretize a stochastic partial differential equation in a spatial dimension and represent it as a system of coupled continuous-time ordinary stochastic differential equations (SDE). For such a system...
-
Low-Cost Flight Simulator with Possibility of Modeling of Flight Controls Failures
PublicationThe goal of this paper is to present a development of a low cost flight simulator, that allows to simulate flight controls failures. Cessna 172 has been chosen as an example of a general aviation aircraft and the flight model has been implemented in Simulink. The model allows for easy integration of an experimental autopilot, using various strategies. Aerodynamic coefficients have been calculated using software called DATCOM. Such...
Year 2016
-
Discrete-time estimation of nonlinear continuous-time stochastic systems
PublicationIn this paper we consider the problem of state estimation of a dynamic system whose evolution is described by a nonlinear continuous-time stochastic model. We also assume that the system is observed by a sensor in discrete-time moments. To perform state estimation using uncertain discrete-time data, the system model needs to be discretized. We compare two methods of discretization. The first method uses the classical forward Euler...
Year 2015
-
Discrete-time estimation of nonlinear continuous-time stochastic systems
PublicationIn this paper we consider the problem of state estimation of a dynamic system whose evolution is described by a nonlinear continuous-time stochastic model. We also assume that the system is observed by a sensor in discrete-time moments. To perform state estimation using uncertain discrete-time data, the system model needs to be discretized. We compare two methods of discretization. The first method uses the classical forward Euler...
Year 2014
-
Distributed state estimation using a network of asynchronous processing nodes
PublicationWe consider the problem of distributed state estimation of continuous-time stochastic processes using a~network of processing nodes. Each node performs measurement and estimation using the Kalman filtering technique, communicates its results to other nodes in the network, and utilizes similar results from the other nodes in its own computations. We assume that the connection graph of the network is not complete, i.e. not all nodes...
-
Distributed state estimation using a network of asynchronous processing nodes
PublicationWe consider the problem of distributed state estimation of continuous-time stochastic processes using a~network of processing nodes. Each node performs measurement and estimation using the Kalman filtering technique, communicates its results to other nodes in the network, and utilizes similar results from the other nodes in its own computations. We assume that the connection graph of the network is not complete, i.e. not all nodes...
Year 2013
-
Asynchronous distributed state estimation for continuous-time stochastic processes
PublicationWe consider the problem of state estimation of a continuous-time stochastic process using an asynchronous distributed multi-sensor estimation system (ADES). In an ADES the state of a process of interest is estimated by a group of local estimators. Each local estimator based, for example, on a Kalman filter, performs single sensor filtration but also fusion of its local results and results from other (remote) processors to compute...
-
Asynchronous Networked Estimation System for Continuous Time Stochastic Processes
PublicationIn this paper we examine an asynchronous networked estimation system for state estimation of continuous time stochastic processes. Such a system is comprised of several estimation nodes connected using a possibly incomplete communication graph. Each of the nodes uses a Kalman filter algorithm and data from a local sensor to compute local state estimates of the process under observation. It also performs data fusion of local estimates...
Year 2012
-
Asynchronous distributed state estimation based on a continuous-time stochastic model
PublicationW artykule rozważa się problem estymacji stanu w asynchronicznych rozłożonych systemach (ADE) opartych na wielu czujnikach pomiarowych. W systemach takich stan obiektu jest oceniany przez grupę lokalnych estymatorów, z których każdy (oparty zwykle na filtrze Kalmana) dokonuje fuzji danych zebranych poprzez jego lokalne czujniki oraz danych odebranych od innych zdalnych procesorów, w celu wyznaczenia możliwie najlepszych estymat....
-
Identyfikacja trajektorii obiektów dynamicznych w przestrzeni kartezjańskiej na podstawie informacji z wielu estymatorów stanu
PublicationW rozprawie przedstawiono metodologię umożliwiającą implementację rozproszonego asynchronicznego systemu wyznaczania trajektorii. System tego typu jest złożony ze zbioru tzw. węzłów (estymatorów lokalnych), które komunikują się ze sobą. Każdy węzeł wyznacza trajektorię obserwowanego obiektu/procesu na podstawie dwóch zbiorów danych. Pierwszym zbiorem są pomiary dostarczane przez skojarzone z danym...
-
Optimal asynchronous estimation of 2D Gaussian-Markov processes
PublicationW artykule rozważa się problem estymacji trajektorii dwuwymiarowych ciągłoczasowych procesów Gaussa-Markowa na podstawie zaszumionych pomiarów wykonywanych w nierównomiernie rozłożonych chwilach czasu. W przypadku takiego problemu, w każdym cyklu pracy algorytmu należy dokonać dyskretnoczasowej predykcji (analogicznie jak w przypadku filtru Kalmana). Niestety zadanie to może być złożone obliczeniowo. Aby rozwiązać ten problem,...
Year 2011
-
Asynchronous distributed state estimation based on a continuous-time stochastic model
PublicationW artykule rozważa się ogólny problem estymacji stanu w asynchronicznych rozłożonych systemach (ADE) opartych na wielu czujnikach. W takich systemach stan obiektu jest oceniany przez grupę lokalnych estymatorów, z których każdy oparty zwykle na filtrze Kalmana, dokonuje fuzji danych zebranych poprzez jego lokalne czujniki oraz danych uzyskanych od innych (zdalnych) procesorów, w celu wyznaczenia możliwie najlepszych estymat. Przeprowadzając...
Year 2009
-
Asynchronous distributed state estimation based on a continuous time stochastic model
PublicationGłównym zadaniem systemu estymacji jest szacowanie stanu obserwowanego obiektu. W rozproszonych wieloczujnikowych systemach estymacji stan obiektu jest estymowany przez pewien zbiór estymatorów lokalnych. Każdy estymator lokalny wykonuje filtrację (np opartą na filtracji Kalmana) danych pochodzących ze skojarzonego z nim czujnika bądź czujników oraz fuzję przetworzonych danych z czujników z danymi pochodzącymi z innych lokalnych...
-
Asynchronous distributed state estimation based on covariance intersection
PublicationW artykule rozważa się problem estymacji stanu w rozproszonym systemach wieloczujnikowym. W systemach takich stan obserwowanego obiektu jest estymowany przez pewien zbiór estymatorów lokalnych. Każdy estymator lokalny wykonuje fuzję danych pochodzących ze skojarzonego z nim czujnika lub czujników z danymi pochodzącymi z innych lokalnych estymatorów. W wyniku operacji fuzji oraz dodatkowo operacji filtracji korzystając np. z filtru...
Year 2008
-
Distributed tracking system with central trajectories initialization
PublicationW pracy rozważa się problem wyznaczania trajektorii przy użyciu rozproszonego, wieloczujnikowego systemu. W systemie tego typu trajektoria poruszającego się obiektu wyznaczana jest przez grupę lokalnych estymatorów stanu. Każdy z estymatorów korzysta z filtru Kalmana i danych z pojedynczego źródła w celu określenia trajektorii obiektu. Zwykle źródła danych (czujniki) pracujące na potrzeby estymatorów lokalnych nie obserwują takiego...
-
Rozproszony system wyznaczania trajektorii poruszających się obiektów
PublicationW pracy rozważa się problem śledzenia trajektorii poruszających się obiektów przy użyciu rozproszonego systemu śledzenia. W systemie takim trajektoria poruszającego się obiektu jest wyznaczana przez grupę lokalnych estymatorów. Każdy z tych estymatorów korzysta z filtru Kalmana i danych z pojedynczego źródła w celu określenia trajektorii obiektu. Wyznaczone trajektorie są następnie przesyłane do systemu centralnego, gdzie następuje...
Year 2007
-
Trajectories detection in a distributed multi-sensor tracking system
PublicationW pracy rozważono problem śledzenia obiektów poruszających się za pomocą rozproszonego systemu wieloczujnikowego. Głównym zadaniem systemu śledzenia jest detekcja i estymacja trajektorii obiektów poruszających się w obserwowanej przestrzeni. Trajektoria obiektu to ciąg estymat kinematycznego stanu obiektu, jego pozycji, prędkości, itp. Klasyczne systemy śledzenia oparte są na filtrze Kalmana korzystającym z danych z pojedynczego...
Year 2005
-
Asynchroniczna fuzja danych z wielu estymatorów stanu.
PublicationW przypadku obiektów, które można opisać dyskretno-czasowym modelem Gaussa-Markowa, oraz gdy dyskretny pomiar dotyczący obiektu pochodzi z pojedynczego czujnika, istnieje nieobciążony estymator minimalnowariancyjny stanu obiektu, czyli filtr Kalmana. W pewnych okolicznościach, np. z powodu dyskretnego charakteru źródła pomiaru, dokładność i odporność estymacji polegającej na pojedynczym źródle danych jest niewystarczająca. Jedną...
-
Estymacia stanu nieliniowych obiektów dynamicznych.
PublicationW wielu zagadnieniach z obszaru teorii i praktyki sterowania, w tym identyfikacji lub regulacji, oraz diagnostyki procesów, wykorzystywana jest ocena (estymacja) stanu obiektu dynamicznego. Dla obserwowanego procesu, który można opisać dyskretno-czasowym modelem Gaussa-Markowa, istnieje nieobciążony estymator minimalnowariancyjny stanu, znany jako filtr Kalmana.W pewnych praktycznych sytuacjach model Gaussa-Markowa może być jednak...
Year 2004
-
Track-to-track fusion in tracking of multiple targets in clutter - a comparative study.
PublicationPrzedstawiono i porównano algorytmy rozproszone wyznaczania trajektorii obiektów dynamicznych na podstawie danych z wielu źródeł. Rozważono przypadek, w którym dane dotyczące pozycji obiektów są zakłócone przez dodatkowe fałszywe wykrycia niezwiązane z obserwowanymi obiektami. Algorytmy rozproszone i centralne to dwie podstawowe klasy algorytmów służące do wyznaczania trajektorii obiektów dynamicznych na podstawie danych z wielu...
Year 2003
-
Zastosowanie metod śledzenia wielohipotetycznego do inicjacji tras.
PublicationW pracy przedstawiono algorytm śledzenia wielohipotetycznego i jego zastosowanie do inicjalizacji tras wielu obiektów oraz inicjalizacji tras nowych obiektów oddzielających się od już śledzonego obiektu. Badania symulacyjne zaprezentowanego algorytmu przeprowadzono dla dwóch sytuacji: inicjalizacji tras dwóch obiektów znajdujących się blisko siebie oraz inicjalizacji trasy obiektu oddzielającego się od obiektu, dla którego...
seen 2338 times