面向无人机自主着陆的视觉感知与位姿估计方法综述
并采用MeanShift算法来检测异常值以及选择最佳匹配点,然后使用标准线性卡尔曼滤波器实现速度估计.王妮[88]提出基于卡尔曼滤波器的惯导与雷达高度计和视觉传感器的多源信息融合方法,将更新频率较高的雷达高度计测量得到的高度信息、惯导输出的位姿信息作为卡尔曼滤波器时间更新阶段的测量值进行时间更新,更新频率较低...
万字长文详解商用车电控转向系统的发展现状与趋势
针对硬件的永久性故障,如短缺、开路、灵敏度漂移和偏移,由模型观测器进行信号重构;文献[107]中采用扩展卡尔曼滤波算法获取车轮角度估计信号,与传感器信号进行对比,确认故障状态后对传感器信号进行隔离,并采用观测器重构的角度信号保证系统安全运行。
基于红外相机和毫米波雷达融合的烟雾遮挡无人驾驶车辆目标检测与...
为了解决上述问题,本文使用扩展卡尔曼滤波(ExtendKalmanFilter,EKF)算法来改善测量过程中产生的误差。整个EKF算法由一个递归迭代运算组成,分为预测步与更新步。2.3.1预测步结合毫米波雷达目标的实际运动情况,使用常加速度模型对目标进行建模。同时,将目标描述为一个质心,不考虑其大小和形状,本文主要关注点为目...
一文详解智能驾驶多传感器信息融合应用
卡尔曼滤波器的历史虽已经超过半个世纪,但是对于输入数据的噪声信息和状态估计的平滑来说仍然是最有效的传感器融合算法之一。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...
最新自动驾驶视觉SLAM方法综述!
后端接收前端估计的摄像机位姿,并优化初始位姿,以获得全局一致的运动轨迹和环境图(Sunderhauf和Protzel,2012)。与前端的多样化算法相比,当前后端算法的类型主要可分为两类:基于滤波器的方法(如扩展卡尔曼滤波器(EKF)Bailey等人,2006)和基于优化的方法(例如因子图Wrobel,2001)。它们的描述如下:...
基于卡尔曼滤波的自动驾驶多传感器融合定位技术详解
到这里其实就和卡尔曼滤波的核心思想很接近了(www.e993.com)2024年10月17日。卡尔曼滤波分两步,预测和更新,最终的结果实际上就是预测值和观测值之间的加权和,而每次决定两者权重的就是卡尔曼的核心——卡尔曼增益kalmanGain。因此我们把上式改写一下成为它的实际意义就是当前的估计值等于上一次的估计值+系数x(当前的测量值-上一次的估计值...
Social LSTM:一个预测未来路径轨迹的深度学习模型
线性模型(Lin):作者使用现成的卡尔曼滤波器来推断线性加速度的轨迹。Collisionavoidance(LTA):作者报告了只使用避碰能量的社会力模型的简化版本的结果,通常称为线性轨迹避碰。Socialforce(SF):作者使用了社会力量模型的实现,从其中的几个因素,如群体亲和力和预测目的地已经建模。
学术交流 | 基于深度学习的人群活动流量时空预测模型
早期研究侧重关注时间依赖性,即区域内人群活动流量随时间的动态变化,包括周期性和趋势性,常用的方法有时间序列模型[6]、线性回归模型[7]和卡尔曼滤波模型[8]等。文献[9]使用历史平均模型(historicalaverage,HA),将历史时期交通量的平均值作为预测值,该方法不需要任何假设,计算简单快速,但没有顾及时间特征,且预测...
两种动态感知算法实现方式,普渡机器人技术为何升级不断?
例如普渡贝拉机器人,则主要采用了单线雷达+RGBD的技术方案,该方案主要使用随机森林的方法筛选出跟人腿类似的雷达点云聚类,rgbd点云聚类,根据雷达点云聚类和rgbd点云聚类的置信度,来进行后融合处理,提取出行人,再用卡尔曼滤波对多帧行人进行跟踪,来计算行人运动的方向和速度,进而预测出行人未来一段时间的运动轨迹,这...
Deepsort + Yolo 实现行人检测和轨迹追踪的方法
使用卡尔曼滤波类跟踪的估计状态系统和估计的方差或不确定性。用于预测。这里dist_thresh为距离阈值。当超过阈值时,轨道将被删除,并创建新的轨道;Max_frames_to_skip为允许跳过的最大帧数对于跟踪对象未被检测到;max_trace_length为跟踪路径历史长度;trackIdCount为每个轨道对象的标识。