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
常见模型法包括卡尔曼滤波、H∞滤波(H-InfinityFilter,HIF)、粒子滤波以及滑模观测器等。HIF通过构建基于博弈论的代价函数寻求最优估计,估计结果具有很强的鲁棒性,但其未对模型不确定性和噪声做任何假设,不利于估计精度的提高。粒子滤波(ParticleFilter,PF)同样不受系统模型约束,并且不受白噪声假设与线性化误差...
郭雷院士:系统控制之美|《控制理论前沿理论与方法》第一课
其主要标志是基于状态空间方程的卡尔曼(R.E.Kalman)滤波,线性二次最优控制问题的求解与若干基本概念(能控性、能观性、结构分解与最小实现等)的引进和刻画,以及贝尔曼(R.Bellman)动态规划和庞特里雅金(L.S.Pontryagin)极大值原理等。4.2优化方法优化方法可以定量设计信息反馈规律,保证系统稳...
手撕自动驾驶算法—卡尔曼滤波KF
这段代码部署了整个卡尔曼滤波器,它检查了所有测量元素并默认测量值的个数为运动的n次幂,它使用update递归公式更新mu和sigma。如果我们导入第n个测量值和测量不确定性,他会对运动进行同样的操作,这里的预测部分,它使用第n个运动和运动不确定性递归地更新mu和sigma并把这些全部打印出来。在跟踪应用程序中,卡尔...
自动驾驶传感器实时在线标定设计探究
可以使用N≥4个点来计算单应性矩阵H。在我们的系统中,检测到停车标志的8个角点后就可以用H=[h1h2h3]来表示H。由式5可得:基于r1,r2是标准正交的知识,我们得到计算内参矩阵A所需的两个约束如下:这样就可以获得计算内参矩阵A所需的两个约束。在我们的系统中,假设主点固定在图...
候选理论:关于通货膨胀的粘性预期假说与理论分析
(5)错误预期不能持久假设。前四个假设条件与理性预期理论假设条件针锋相对。在五大假设条件基础上,李拉亚建立了粘性预期理论,认为预期具有粘性和突变性两个特点。从长期看,粘性预期理论接近理性预期理论。从短期看,粘性预期理论接近凯恩斯的不确定性预期理论。在粘性预期理论基础上,李拉亚建立的理论体系,用以解释中国...
如何利用毫米波雷达点云进行多目标跟踪?
卡尔曼滤波器操作首先对我们用到的符号进行说明:2.1预测(Prediction)步骤当在n-1时刻得到测量数据时,先验状态(aprioristate)和预测误差协方差估计(errorcovarianceestimates)可以通过下式获得:上述公式体现了卡尔曼滤波器的预测(Prediction)过程(www.e993.com)2024年10月17日。其中的Q(n)是过程噪声协方差矩阵。参加2.3节获取更多细...
无人驾驶场景下的高精地图应用实战
◆米级精度:地图精度是米级别的,对于人类使用这已经足够了,因为人会自觉判别周围的环境,做出自己的变化。但是这些信息对于自动驾驶的车辆来说,是不是必要的、准确的或者足够的呢?一个自动驾驶典型场景上图展示了一个典型的驾驶场景——假设我们正在驾驶的车辆是后面的白车,可以看到我们前方有辆自行车,那么对于...
无速度传感器技术中的速度辨识方法分析
1.3.1卡尔曼滤波技术(KFT)卡尔曼滤波是由R.E.Kalman于上个世纪60年代提出的一种最小方差意义上的最优预测估计的方法,是一种鲁棒性良好的线性系统滤波器。当输入和输出信号被噪声所污染时,通过选择合理的增益矩阵可以获得最优的滤波效果。如果电机未安装速度传感器,电机静止的琢茁模型为一非线性方程,此时就...
技术探秘 | 自动驾驶汽车传感器融合系统,及多传感器数据融合算法...
所谓"条件概率"(Conditionalprobability),就是指在事件B发生的情况下,事件A发生的概率,用P(A|B)来表示。根据上述文氏图,容易推导得到:P(A∩B)=P(A|B)*P(B)=P(B|A)*P(A),由此可以推导出条件概率的公式,其中我们把P(A)称为先验概率(Priorprobability),即在事件B发生之前,...
关于无人驾驶的过去、现在以及未来,看这篇文章就够了!
我们可以使用卡尔曼滤波整合两类数据各自的优势,合并提供准确且实时的位置信息更新。如图1-4所示,IMU每5ms更新一次,但是期间误差不断累积精度不断降低。所幸的是,每100ms,我们可以得到一次GPS数据更新,以帮助我们校正IMU积累的误差。因此,我们最终可以获得实时并准确的位置信息。