Hybrid extended Kalman filter long short-term memory framework for robust state and fault estimation in mobile robots under unknown disturbances
Introduction. Reliable and accurate state estimation plays a central role in mobile robotics, ensuring effective localization, navigation, and control in uncertain and dynamic environments. Traditional estimation methods such as the extended Kalman filter (EKF) and the unscented Kalman filter (UKF)...
Gespeichert in:
| Datum: | 2026 |
|---|---|
| Hauptverfasser: | , |
| Format: | Artikel |
| Sprache: | Englisch |
| Veröffentlicht: |
National Technical University "Kharkiv Polytechnic Institute" and Аnatolii Pidhornyi Institute of Power Machines and Systems of NAS of Ukraine
2026
|
| Schlagworte: | |
| Online Zugang: | https://eie.khpi.edu.ua/article/view/341612 |
| Tags: |
Tag hinzufügen
Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!
|
| Назва журналу: | Electrical Engineering & Electromechanics |
Institution
Electrical Engineering & Electromechanics| _version_ | 1864036366897119232 |
|---|---|
| author | Khemiri, K. Djebali, R. |
| author_facet | Khemiri, K. Djebali, R. |
| author_sort | Khemiri, K. |
| baseUrl_str | http://eie.khpi.edu.ua/oai |
| collection | OJS |
| datestamp_date | 2026-05-01T21:05:27Z |
| description | Introduction. Reliable and accurate state estimation plays a central role in mobile robotics, ensuring effective localization, navigation, and control in uncertain and dynamic environments. Traditional estimation methods such as the extended Kalman filter (EKF) and the unscented Kalman filter (UKF) are widely used for nonlinear systems; however, their performance degrades when facing unknown disturbances or modeling inaccuracies. Problem. In real-world mobile robots, unexpected motor faults and unmeasured disturbances significantly reduce the estimation accuracy and may lead to mission failure. Classical EKF and UKF approaches rely on static models and Gaussian noise assumptions, which make them unsuitable for systems affected by unknown or time-varying uncertainties. The goal of this work is to design and validate a hybrid extended Kalman filter long short-term memory (EKF–LSTM) framework capable of achieving joint state and fault estimation for mobile robots operating under unknown disturbances. Methodology. The proposed approach combines a model-based EKF with an offline-trained LSTM neural network. The EKF performs nonlinear state estimation using physical robot dynamics and noisy Global Positioning System (GPS) measurements, while the LSTM predicts additive motor faults based on temporal data. The LSTM outputs are incorporated into the EKF as pseudo-measurements with adaptive covariance tuning, ensuring stability and robustness. Results. Simulation results demonstrate that the hybrid EKF–LSTM reduces trajectory root mean square error (RMSE) by 4.6 % and fault RMSE by 68 % compared to a standalone EKF, and by more than 50 % compared to the UKF. The framework effectively tracks abrupt fault variations and remains resilient to unknown inputs and sensor noise. Scientific novelty. Unlike existing hybrid filters, the proposed method introduces adaptive covariance fusion between EKF and LSTM estimators, enabling reliable operation under directional dynamics and unmodeled disturbances. Practical value. The proposed hybrid EKF–LSTM framework enhances fault-tolerant localization for autonomous robots, providing a scalable solution for real-time applications such as search-and-rescue operations, industrial automation, and autonomous navigation in noisy or GPS-denied environments. References 33, tables 2, figures 5. |
| doi_str_mv | 10.20998/2074-272X.2026.3.08 |
| first_indexed | 2026-05-02T01:00:07Z |
| format | Article |
| id | eiekhpieduua-article-341612 |
| institution | Electrical Engineering & Electromechanics |
| keywords_txt_mv | keywords |
| language | English |
| last_indexed | 2026-05-02T01:00:07Z |
| publishDate | 2026 |
| publisher | National Technical University "Kharkiv Polytechnic Institute" and Аnatolii Pidhornyi Institute of Power Machines and Systems of NAS of Ukraine |
| record_format | ojs |
| spelling | eiekhpieduua-article-3416122026-05-01T21:05:27Z Hybrid extended Kalman filter long short-term memory framework for robust state and fault estimation in mobile robots under unknown disturbances Hybrid extended Kalman filter long short-term memory framework for robust state and fault estimation in mobile robots under unknown disturbances Khemiri, K. Djebali, R. мобільна робототехніка відмовостійка локалізація розширений фільтр Калмана довга короткострокова пам’ять гібридне оцінювання невідомі збурення mobile robotics fault-tolerant localization extended Kalman filter long short-term memory hybrid estimation unknown disturbances Introduction. Reliable and accurate state estimation plays a central role in mobile robotics, ensuring effective localization, navigation, and control in uncertain and dynamic environments. Traditional estimation methods such as the extended Kalman filter (EKF) and the unscented Kalman filter (UKF) are widely used for nonlinear systems; however, their performance degrades when facing unknown disturbances or modeling inaccuracies. Problem. In real-world mobile robots, unexpected motor faults and unmeasured disturbances significantly reduce the estimation accuracy and may lead to mission failure. Classical EKF and UKF approaches rely on static models and Gaussian noise assumptions, which make them unsuitable for systems affected by unknown or time-varying uncertainties. The goal of this work is to design and validate a hybrid extended Kalman filter long short-term memory (EKF–LSTM) framework capable of achieving joint state and fault estimation for mobile robots operating under unknown disturbances. Methodology. The proposed approach combines a model-based EKF with an offline-trained LSTM neural network. The EKF performs nonlinear state estimation using physical robot dynamics and noisy Global Positioning System (GPS) measurements, while the LSTM predicts additive motor faults based on temporal data. The LSTM outputs are incorporated into the EKF as pseudo-measurements with adaptive covariance tuning, ensuring stability and robustness. Results. Simulation results demonstrate that the hybrid EKF–LSTM reduces trajectory root mean square error (RMSE) by 4.6 % and fault RMSE by 68 % compared to a standalone EKF, and by more than 50 % compared to the UKF. The framework effectively tracks abrupt fault variations and remains resilient to unknown inputs and sensor noise. Scientific novelty. Unlike existing hybrid filters, the proposed method introduces adaptive covariance fusion between EKF and LSTM estimators, enabling reliable operation under directional dynamics and unmodeled disturbances. Practical value. The proposed hybrid EKF–LSTM framework enhances fault-tolerant localization for autonomous robots, providing a scalable solution for real-time applications such as search-and-rescue operations, industrial automation, and autonomous navigation in noisy or GPS-denied environments. References 33, tables 2, figures 5. Вступ. Надійне та точне оцінювання стану відіграє ключову роль у мобільній робототехніці, забезпечуючи ефективну локалізацію, навігацію та керування в невизначених і динамічних середовищах. Традиційні методи оцінювання, такі як розширений фільтр Калмана (EKF) та незсунений фільтр Калмана (UKF), широко застосовуються для нелінійних систем; однак їх ефективність знижується за наявності невідомих збурень або похибок моделювання. Проблема. У реальних мобільних роботах несподівані відмови двигунів і невимірювані збурення суттєво знижують точність оцінювання та можуть призводити до зриву виконання завдання. Класичні підходи EKF і UKF базуються на статичних моделях і припущенні гаусівського шуму, що робить їх малопридатними для систем із невідомими або змінними в часі невизначеностями. Метою роботи є розроблення та валідація гібридної структури розширеного фільтра Калмана з довгою короткостроковою пам’яттю (EKF–LSTM), здатної забезпечити одночасне оцінювання стану та відмов мобільних роботів в умовах невідомих збурень. Методика. Запропонований підхід поєднує модельно-орієнтований EKF із нейронною мережею LSTM, навченою офлайн. EKF виконує нелінійне оцінювання стану на основі фізичної моделі руху робота та зашумлених вимірювань глобальної системи позиціонування (GPS), тоді як LSTM прогнозує адитивні відмови двигунів на основі часових даних. Виходи LSTM інтегруються в EKF як псевдовимірювання з адаптивним налаштуванням коваріації, що забезпечує стійкість і робастність алгоритму. Результати моделювання показали, що гібридний підхід EKF–LSTM зменшує середньоквадратичну похибку траєкторії (RMSE) на 4,6 % та похибку оцінювання відмов на 68 % порівняно з окремим EKF і більш ніж на 50 % порівняно з UKF. Запропонована структура ефективно відстежує різкі зміни відмов і зберігає стійкість до невідомих впливів і шумів сенсорів. Наукова новизна. На відміну від існуючих гібридних фільтрів, запропонований метод передбачає адаптивне узгодження коваріацій між оцінювачами EKF і LSTM, що забезпечує надійну роботу за наявності спрямованої динаміки та немодельованих збурень. Практична значимість. Запропонована гібридна структура EKF–LSTM підвищує ефективність відмовостійкої локалізації автономних роботів і може бути масштабована для застосувань у реальному часі, зокрема в пошуково-рятувальних операціях, промисловій автоматизації та автономній навігації в умовах шумів або відсутності сигналу GPS. Бібл. 33, табл. 2, рис. 5. National Technical University "Kharkiv Polytechnic Institute" and Аnatolii Pidhornyi Institute of Power Machines and Systems of NAS of Ukraine 2026-05-02 Article Article application/pdf https://eie.khpi.edu.ua/article/view/341612 10.20998/2074-272X.2026.3.08 Electrical Engineering & Electromechanics; No. 3 (2026); 55-61 Электротехника и Электромеханика; № 3 (2026); 55-61 Електротехніка і Електромеханіка; № 3 (2026); 55-61 2309-3404 2074-272X en https://eie.khpi.edu.ua/article/view/341612/344136 Copyright (c) 2026 K. Khemiri, R. Djebali http://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0 |
| spellingShingle | mobile robotics fault-tolerant localization extended Kalman filter long short-term memory hybrid estimation unknown disturbances Khemiri, K. Djebali, R. Hybrid extended Kalman filter long short-term memory framework for robust state and fault estimation in mobile robots under unknown disturbances |
| title | Hybrid extended Kalman filter long short-term memory framework for robust state and fault estimation in mobile robots under unknown disturbances |
| title_alt | Hybrid extended Kalman filter long short-term memory framework for robust state and fault estimation in mobile robots under unknown disturbances |
| title_full | Hybrid extended Kalman filter long short-term memory framework for robust state and fault estimation in mobile robots under unknown disturbances |
| title_fullStr | Hybrid extended Kalman filter long short-term memory framework for robust state and fault estimation in mobile robots under unknown disturbances |
| title_full_unstemmed | Hybrid extended Kalman filter long short-term memory framework for robust state and fault estimation in mobile robots under unknown disturbances |
| title_short | Hybrid extended Kalman filter long short-term memory framework for robust state and fault estimation in mobile robots under unknown disturbances |
| title_sort | hybrid extended kalman filter long short-term memory framework for robust state and fault estimation in mobile robots under unknown disturbances |
| topic | mobile robotics fault-tolerant localization extended Kalman filter long short-term memory hybrid estimation unknown disturbances |
| topic_facet | мобільна робототехніка відмовостійка локалізація розширений фільтр Калмана довга короткострокова пам’ять гібридне оцінювання невідомі збурення mobile robotics fault-tolerant localization extended Kalman filter long short-term memory hybrid estimation unknown disturbances |
| url | https://eie.khpi.edu.ua/article/view/341612 |
| work_keys_str_mv | AT khemirik hybridextendedkalmanfilterlongshorttermmemoryframeworkforrobuststateandfaultestimationinmobilerobotsunderunknowndisturbances AT djebalir hybridextendedkalmanfilterlongshorttermmemoryframeworkforrobuststateandfaultestimationinmobilerobotsunderunknowndisturbances |