卡尔曼滤波算法,在锂电池SOC估计中,如何提高估计精度及鲁棒性
卡尔曼滤波算法依赖所有过往测量数据用以估计下一时刻的状态变量,忽略了当前测量数据的比重,没有充分考虑新息占比,造成卡尔曼滤波稳态条件下跟踪能力弱,估计精度低。基于上述问题,研究者提出一种联合改进滑模观测器的自适应扩展卡尔曼滤波(ImprovedSlidingModeObserver_AdaptiveExtendedKalmanFilter,ISMO_AEKF)SOC...
万字长文详解商用车电控转向系统的发展现状与趋势
文献[55]中利用线性二次高斯(linearquadraticGaussian,LQG)结合卡尔曼滤波算法设计控制器,用来提升车辆横摆稳定性;文献[56]和文献[57]中考虑了未建模的动力学、非线性、干扰和测量噪声对控制系统性能的影响,进行LQG控制器设计。针对商用车EHCPS参数和外部扰动的不确定性较强的问题,国内外许多学者设计了鲁棒控制...
底盘域控化发展趋势与对策研究
受限于传感器的能力或成本,多数情况下,为了获得对车辆进行控制时需要的车辆状态数据,需要通过状态估计算法间接得到。该方案通过以卡尔曼滤波和数据融合为主要技术手段,对车辆运动关键状态进行估计,包括但不限于车辆运动俯仰角和侧倾角,纵向车速和质心侧偏角等。卡尔曼滤波是一种最优的状态估计方案,可以获得最佳的估计结...
一文详解智能驾驶多传感器信息融合应用
它假定位置参数是符合高斯分布的,即完全可以被均值和协方差参数化:X??N(μ,σ-2),当传感器的信息流开始的时候,卡尔曼滤波器使用一系列的状态信息来预测和衡量更新步骤去更新被追踪目标的信心值(概率)。多贝叶斯估计法多贝叶斯估计将每1个传感器作为1个贝叶斯估计,将多个独立物体的关联概率分布综合成1个联合的...
限免访问 | SAE《车辆动力学、稳定性及NVH》期刊论文 | 线控底盘...
使用新型二阶容错扩展卡尔曼滤波器对车辆动态进行鲁棒估计YanWang,新加坡南洋理工大学机械与航空航天工程学院论文链接:httpssaemobilus.sae/content/10-07-03-0019/18、HowDriversLoseControloftheCar司机是如何失去对汽车的控制GiampieroR.M.Mastinu,意大利米兰理工大学机械工程系...
单视摄像头和双低成本4D毫米波雷达的3D检测和跟踪技术解析
利用扩展卡尔曼滤波(EKF)实现雷达相机三维标定和三维跟踪的扩展版本(www.e993.com)2024年9月7日。提出了一种融合多模态特征的卷积神经网络模型,用于道路车辆三维检测。感知系统框架感知系统由安装在车辆前车顶的单个单视摄像头和安装在摄像头两侧的双TIAWR1843雷达组成,两者之间相隔36厘米,如图1所示。摄像机通过USB3.1电缆连接到PC上,以30fps...
金融时序预测:状态空间模型和卡尔曼滤波(附代码)
Vt的无条件均值和方差为0和Rcheckresiduals(train)7卡尔曼滤波器卡尔曼滤波算法使用了一系列随时间变化的观测数据,其中包含了噪声和其他误差,并产生了对未知变量的估计。这一估计往往比仅基于单一测量的估计更准确。使用卡尔曼滤波器并不假设误差是高斯的;然而,在所有误差均为高斯分布的特殊情况下,该滤波器给出...
STM32 Cubemax(十) ——利用一阶卡尔曼滤波处理超声波数据
二、代码1.创建有关卡尔曼滤波的结构体typedefstruct{floatlastP;//上次的协方差floatnowP;//本次的协方差floatx_hat;//卡尔曼滤波的计算值,即为后验最优值floatKg;//卡尔曼增益系数floatQ;//过程噪声floatR;//测量噪声
手撕自动驾驶算法—无迹卡尔曼滤波
无损卡尔曼滤波又称无迹卡尔曼滤波(UnscentedKalmanFilter,UKF),是无损变换(UnscentedTransform,UT)与标准卡尔曼滤波体系的结合,通过无损变换变换使非线性系统方程适用于线性假设下的标准卡尔曼体系。UKF使用的是统计线性化技术,我们把这种线性化的方法叫做无损变换(unscentedtransformation)这一技术主要通过n个在先验...
使用卡尔曼滤波平滑时间序列,提高时序预测的准确率
一般来说,在时间序列任务中,使用卡尔曼滤波的最大优点是可以使用状态空间形式来表示未观察到的组件模型。以状态空间形式表示时间序列模型的范围是可用性的一套通用算法(包括卡尔曼滤波),用于计算高斯似然,可以在数值上最大化,得到模型参数的最大似然估计。著名的软件使用这种表示来匹配像ARIMA这样的模型并非偶然。在我们...