[发明专利]基于推断状态对物理系统的控制

说明书

提供了基于推断状态对物理系统的控制。提供了一种系统（100）和计算机实现的方法，所述系统（100）和计算机实现的方法用于使能实现基于根据传感器数据（122）推断的物理系统的状态对物理系统（60）的控制。所述系统和方法可以通过在迭代中进行以下各项来迭代地推断状态：使用表示对状态的基于先验知识的建模的数学模型来获得状态的初始推断；以及通过将经学习的模型应用于状态的初始推断和传感器测量，其中经学习的模型已经被学习以最小化由数学模型提供的初始推断与基本事实之间的误差，并且提供校正值作为输出以用于校正数学模型的状态的初始推断。输出数据（142）可以被提供给输出设备（40），以使能实现基于推断状态对物理系统的控制。

技术领域

本发明涉及一种系统和计算机实现的方法，所述系统和计算机实现的方法用于使能实现基于根据传感器数据推断的物理系统的状态对物理系统的控制。本发明进一步涉及一种包括表示指令的数据的计算机可读介质，所述指令被布置成引起处理器系统执行所述计算机实现的方法。

背景技术

已知基于根据传感器数据确定的物理系统的状态来控制物理系统。例如，诸如机器人、汽车或无人机之类的自主代理（agent）的移动可以基于代理的当前位置来控制，其中当前位置根据从全球定位系统（GPS）传感器或类似类型的地理定位传感器获得的位置数据来确定。然而，这样的位置数据不表示代理的“真实”位置，而是基于传感器的测量，所述基于传感器的测量可能由于测量中的不确定性而偏离真实位置，所述不确定性也被简单地称为“噪声”并且可能由于各种原因，例如，在该示例中由于卫星信号阻塞、多径干扰、无线电干扰等。

然而，合期望的是能够基于这样的潜在有噪传感器数据尽可能准确地确定代理的真实位置。其中合期望的是基于潜在有噪传感器数据来确定物理系统的状态的类似示例包括：用于建筑物的加热系统（作为物理系统的示例），其中可能合期望的是使用从温度传感器获得的传感器数据来确定温度（作为状态的示例）；或者电动机（作为物理系统的另一个示例），其中可能合期望的是基于从位置反馈传感器获得的传感器数据来确定转子的位置（作为状态的另一个示例）。

将领会到，传感器测量可以与状态相关联，但是典型地表示可观察量的测量，而状态本身可以是例如出于根本或实际原因的不可观察量。例如，温度典型地例如使用测量电阻的改变的温度传感器来被间接测量，其中电阻的这些改变与温度的变化相关。仅仅间接与物理系统的特定状态有关的传感器测量的其他示例包括但不限于以下：设备的取向（作为状态的示例）可以根据测量所谓“固有（proper）”加速度的加速度计来确定，并且房间的占用（作为状态的另一个示例）可以根据在房间中获得的红外测量来确定。

已知对传感器数据进行滤波以减少传感器数据中的噪声，从而允许根据这样的传感器数据更准确地确定状态。例如，卡尔曼滤波可以用于基于传感器测量的时间序列而递归地估计物理系统的状态。这样的卡尔曼滤波可以并入关于传感器测量与物理系统的状态之间的关系的先验知识。例如，可以使用数学模型，所述数学模型表示作为传感器测量和先前推断状态的函数对状态的基于先验知识的建模。这样的数学模型可以例如并入运动的物理定律，以基于机器人的先前位置和从机器人中的GPS传感器获得的地理定位测量来估计机器人的当前位置。

发明内容

可能合期望的是使能实现基于根据传感器数据推断的物理系统的状态对物理系统的控制，其中状态的推断在卡尔曼滤波和类似技术之上被改进。

根据本发明的第一方面，提供如权利要求1所限定的用于使能实现对物理系统的控制的系统。根据本发明的另外的方面，提供如权利要求13所限定的用于使能实现对物理系统的控制的计算机实现的方法。根据本发明的另外的方面，提供如权利要求14所限定的计算机可读介质以及如权利要求15所限定的计算机可读介质。