状态反馈控制及卡尔曼滤波

同时,本书介绍了卡尔曼滤波器的原理及设计方法,并解决了卡尔曼滤波应用过程中的实时计算及计算精度问题。本书系统地介绍基于状态空间模型的状态反馈方法,以及如何实现干扰抑制(也称扰动抑制)及参考信号跟踪。在卡尔曼滤波部分,介绍了卡尔曼滤波器、扩展卡尔曼滤波器算法,并解决了卡尔曼滤波器中的计算问题。本书主要...

神经系统的3层组织原理 2万字

??电路/算法层次:预测编码是建模基本感知运动交互的通用皮质处理算法。预测处理的典型微电路可以解释为将关联记忆推广到皮质柱。皮质柱水平的感知运动交互可以通过基于卡尔曼滤波的同时定位与地图构建(SLAM)模型进行抽象。??系统/计算层次:行为的灵活性是智能系统的基础。通过连接感觉和运动系统,新皮层通过以简化和...

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

卡尔曼滤波是一种最优化自回归数据处理算法,当其应用于强非线性系统时,常见形式有扩展卡尔曼滤波(ExtendedKalmanFilter,EKF)、无迹卡尔曼滤波(UnscentedKalmanFilter,UKF)以及容积卡尔曼滤波(CubatureKalmanFilter,CKF)等。锂电池系统属于强非线性系统,且存在极为复杂的运行噪声和外界干扰,这些系统噪声分布规律...

Kalman Filter For Dummies

原作者写这篇文章的目的是让初学者能够手动建立出来一个卡尔曼滤波器并且通过实际计算感受卡尔曼滤波器的用处,所以并没有对卡尔曼滤波的实际原理有过多涉及。只是在最后面用那幅图表示了一下卡尔曼滤波能够对读取电压时候的噪音进行修正且在迭代了10次后能够收敛于真实值。这篇文章对刚学到这部分而马上要实际使用的...

中国科技期刊卓越行动计划推介:《自动化学报》2024年50卷8期

贝叶斯滤波存在的几类不确定性问题,以深度学习的视角将这些问题归纳为特征提取和参数辨识两大基本问题,进而介绍深度学习为贝叶斯滤波所提供的解决方案.其次,归纳整理了两类深度学习与贝叶斯滤波结合的具体方法,着重介绍了深度卡尔曼滤波和融合深度学习的自适应卡尔曼滤波.最后,综合考虑深度学习方法和贝叶斯滤波...

反无人机技术综述:通信技术与人工智能的融合

雷达探测的基本原理是发射电磁波并接收反射信号,从而获取目标的位置、速度、形状等多维信息(www.e993.com)2024年11月19日。在雷达数据处理中,关键任务包括检测低空、慢速、小尺寸的目标(即“低慢小”目标),以及有效区分无人机与鸟类等干扰源。为了提高目标检测的准确性,算法的发展至关重要。从传统算法到现代神经网络和深度学习的应用,这一进步极大...

一文详解智能驾驶多传感器信息融合应用

这时就需要估计当前的运动状态,卡尔曼滤波(Kalmanfiltering)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。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。卡尔曼滤波预测方程见图1。

智能驾驶传感器后融合与前融合

这一简化后的问题可由滤波器相关算法,如卡尔曼滤波(KalmanFilter)或扩展卡尔曼滤波(ExtentedKalmanFilter)来解决。卡尔曼滤波算法将状态空间的概念与随机估计理论相结合,利用系统状态方程、观测方程及噪声的统计特征形成一套完整的滤波算法,用以解决高斯白噪声下对随机过程的最优估计问题。

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...

基于扩展卡尔曼滤波EKF的无感控制+Matlab/Simulink仿真案例

一、扩展卡尔曼滤波1.1.扩展卡尔曼滤波的原理前面章节介绍了什么是状态观测器,并对状态观测器增加反馈,通过反馈来不断的修正状态观测器的输出,使状态观测器尽可能的接近真实电机,如下图所示:反馈方式与修正方式的不同产生了不同种类的状态观测器。并且详细分析了滑模观测器和龙伯格观测器,本章节将介绍一下基于扩...