基于扩展卡尔曼滤波和自动微分技术对陆面数据同化系统参数的快速...
研究组基于自动微分的扩展卡尔曼滤波(EKF-AD),通过降低模型集合在参数估计中的成本,实现了数据同化系统多参数的高效估计。为验证该算法,研究设计了两组实验,实验1单点同化实验(DA_EKF和DA_EnKF),实验2青藏高原区域的同化实验(DA_TP)和模拟实验(OL_TP)。研究结果表明,基于EKF-AD的双循环同化算法,参数估计时间缩...
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...
手撕自动驾驶算法—卡尔曼滤波KF
卡尔曼滤波是一个非常流行的系统状态估计的方法,他和概率定位相当相似,我们之前学过的蒙特卡罗定位方法,主要区别是卡尔曼是对一个连续状态进行估计,而蒙特卡罗将世界分成很多离散的小块,作为结果,卡尔曼给我们一个单峰分布,蒙特卡罗是多峰分布。这两种方法都适用与定位和对其他车辆的追踪。事实上粒子滤波也适用于定位和...
使用卡尔曼滤波器和路标实现机器人定位
卡尔曼滤波器允许我们结合当前状态的不确定和它的传感器测量的不确定来理想地降低机器人的总体不确定程度。这两类不确定通常用高斯概率分布或正态分布来描述。高斯分布有2个参数:均值和方差。均值表示最高概率的值,方差表示我们认为这个均值有多大的不确定性。卡尔曼滤波器运行2个步骤。在预测步骤,卡尔曼滤波器以当...
粒子滤波到底是怎么得到的?
二、对“滤波”的一些介绍2.1何为“滤波”?贝叶斯滤波、卡尔曼滤波、粒子滤波……种种这些滤波方法,都涉及到了“滤波”这个词。那么到底什么是滤波,不同的领域有不同的定义。比如在信号系统领域,滤波是指将信号中特定波段的频率滤除的操作。而在移动机器人领域,我暂时没有看到较为严格的定义。我认为可以姑且...
|期刊分享|传感器|ROS下的通用扩展卡尔曼滤波
与卡尔曼滤波相比EKF使用雅克比矩阵线性化非线性函数,从而可以适用于非线性系统(www.e993.com)2024年10月26日。状态方程及观测方程等具体原理及推导参看《概率机器人》第三章,略。四、实验实验平台为Pioneer3移动机器人,如下图所示,装有码盘、2个3DM-GX2IMU和2个GPS18x单元。状态估计中使用的传感器配置及不同传感器组合下的实验结果如下...
从“一维”到“二维”的跨越——浅谈桥梁车辆荷载监测方法的演变
1.车辆二维荷载谱:融合WIM和车辆视觉识别系统的数据,可以生成车辆的二维荷载谱。该荷载谱不仅考虑荷载重量,还包括车辆的位置和形态等信息。相比传统的基于WIM的一维荷载谱,二维荷载谱提供了更详细更准确的荷载信息,有助于桥梁结构的强度评估、疲劳寿命预测和动力响应分析。
手撕自动驾驶算法—无迹卡尔曼滤波
1.简介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
这可能是史上最全的 Python 算法集(建议收藏)
2.无损卡尔曼滤波本地化该算法利用无损卡尔曼滤波器(UnscentedKalmanFilter,UKF)实现传感器混合本地化。线和点的含义与EKF模拟的例子相同。利用无差别训练过的无损卡尔曼滤波进行机器人移动本地化httpsresearchgate/publication/267963417_Discriminatively_Trained_Unscented_Kalman_Filter_for_Mobile_...
自动驾驶传感器实时在线标定设计探究
7、卡尔曼滤波器校准的时间更新这里的优化更新目标是随着时间的推移可能会产生其他的一些噪声,这时就需要通过不断地优化来整合相机内参矩阵。我们一般假设该推理过程会引入一些标准的高斯噪声,那么我们就可以使用具有不同噪声协方差矩阵的卡尔曼滤波器来进行优化和更新。