陈大可院士荐书!唐佑民研究员团队:集合滤波数据同化方法及其应用
第5章介绍了集合卡尔曼滤波器在实际应用中需要考虑的一些问题,包括局地化、协方差膨胀和误差估计等,由唐佑民、沈浙奇、陈溢豪、肖瑶执笔;第6章引入了集合卡尔曼滤波器的衍生方法,即在卡尔曼滤波器的基础上发展而来的其他滤波器方法,由沈浙奇、高艳秋执笔;第7章介绍的sigma点卡尔曼滤波器,是我们团队率先...
唐佑民研究员团队:集合滤波数据同化方法及其应用
涵盖的方法包括从最优插值到卡尔曼滤波器的最优估计方法,以及从卡尔曼滤波器衍生出来的集合卡尔曼滤波器、集合转移卡尔曼滤波器和sigma点卡尔曼滤波器等集合方法,也包括基于贝叶斯公式的粒子滤波器算法。本书进一步介绍了在耦合同化背景下的一些挑战和进展,以及集合滤波器在目标观测中的应用现状和前景。本书的重点在于...
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
这是由于:研究者所提AEKF算法在传统扩展卡尔曼滤波算法引入一种自适应衰减因子,衰减因子仅需加权计算新息协方差矩阵和新息协方差矩阵的迹,没有大幅增加计算量的同时充分强化了现时观测数据的作用,提高了估值精度和算法跟踪性能,但此类滤波算法仍然没有克服卡尔曼滤波对建模误差敏感,建模不精确会导致估计精度大幅降低...
...学院研究成果:ADAS系统视觉与毫米波雷达分布式抗差卡尔曼滤波...
2.融合算法架构设计:论文基于分布式抗差卡尔曼滤波算法设计了多传感器信息融合框架;在对传感器数据进行预处理之后对来自不同传感器的数据进行信息融合;为使卡尔曼滤波器能够随传感器的测量误差的变化动态调整传感器观测值在融合时所占权值,引入抗差因子调整测量参数的协方差矩阵,实现了对传感器动态误差的实时估计和修正。...
Kalman Filter For Dummies
卡尔曼滤波器包含的方程可分为两个方程集:时间更新方程组(用于预测)以及测量更新方程组(用于修正)。这两个方程组在滤波器运行的每一步(每个状态)下都会执行。卡尔曼滤波的两个步骤建模部分已经在步骤一完成了,所以矩阵A,B和H已知。这些矩阵很可能是一个常数,而且大部分情况下会等于1。
通俗理解 Kalman 滤波及其实际应用
卡尔曼滤波是一种利用线性系统状态方程,通过系统输入输出观测数据,对系统状态进行最优估计的算法(www.e993.com)2024年10月17日。由于观测数据中包括系统中的噪声和干扰的影响,所以最优估计也可看作是滤波过程。人话就是:线性数学模型算出预测值+传感测量值=更准确的测量值。02先来看一下姿态估计问题...
从向海外学习,到技术出海,中国零部件公司需要几步?
它通过IMU测量车辆的动态信息(如角速度、加速度、同步时间),通过DR算法预测车身在此后任意时刻的位置,一旦收到导航卫星的观测数据、底盘轮速传感器数据等,卡尔曼滤波器会更新系统状态,修正误差估计。不难看出,这个预测-修正机制的重点在于IMU的状态预测。
江苏省高等学校重点教材:大气科学中的数学方法(第二版)
即序列同化方法.这部分分别从加权最小二乘的最佳线性无偏估计、贝叶斯条件概率递推估计两个方面转向卡尔曼滤波的介绍,主要涉及经典卡尔曼滤波、扩展卡尔曼滤波以及集合卡尔曼滤波的基本思想和原理、数学形成以及具体实施,阐述了集合卡尔曼滤波算法基于样本空间的降阶优势,在此基础上,矩阵平方根分解的使用可进一步降低对...
智驾系统开发中被高频问到的一些面试问题,这份文档能帮到你
该阶段需要对摄像头图像进行校准和去畸变,确保准确的几何信息。对LiDAR和雷达数据进行滤波和去噪,以减少不必要的干扰和误差。随后进行传感器数据融合,将来自不同传感器的数据进行融合,形成一个综合的环境模型。通常使用的方法包括传统的传感器融合技术,如卡尔曼滤波器或扩展卡尔曼滤波器,以及基于深度学习的数据融合方法。
最新自动驾驶视觉SLAM方法综述|算法|点云|鲁棒性|人工智能技术...
基于滤波器的方法,该方法主要使用贝叶斯原理基于先前状态和当前观测数据来估计当前状态(Liu,2019)。典型的基于滤波器的方法包括扩展卡尔曼滤波器(EKF)(Bailey等人,2006)、无迹卡尔曼滤波器(UKF)(Wan和Merwe,2000)和粒子滤波器(PF)(Arnaud等人,2000)。