自回归模型的优缺点及改进方向
随着计算能力的提升和算法的创新,扩展卡尔曼滤波器(ExtendedKalmanFilter)、无迹卡尔曼滤波器(UnscentedKalmanFilter)乃至粒子滤波器(ParticleFilters)等技术的发展,使得状态空间模型能够应对更高维度、非线性以及非高斯分布的问题,进一步拓宽了其在导航系统、金融预测、气象学、生物医学工程等多个领域的应用边界。...
一文聊聊4D毫米波雷达目标检测与跟踪算法
角度分辨率与天线个数城正比关系。第一个因素我们无法控制,而提高FMCW雷达角度分辨率的主要手段就是增加天线个数。3.1.2MIMO(MultipleInputMultipleOutput)技术从角度分辨率的计算公式中可以看到,想要提高雷达的角度分辨率,必须增加接收天线的个数。但是,增加天线的个数,会使天线体积变得很大,此外每一个接收天...
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...
通常,VI-SLAM系统可分为两类:基于滤波器的方法和基于优化的方法:基于特征的方法2007年,Mourikis和Roumeliotis(2007)提出了多状态约束卡尔曼滤波器(MSCKF),这是最早的基于扩展卡尔曼滤波器(EKF)算法的视觉惯性SLAM系统。与纯视觉里程计相比,MSCKF(图5(a))可以在一定时间内适应更剧烈的运动和纹理损失,具有更高的...
论文推荐| 余航:动态EIV模型及其总体卡尔曼滤波方法
常用的卡尔曼滤波方法是基于最小二乘估计或最小方差估计的标准卡尔曼滤波方法[2]。此后,多种扩展方法相继提出,如抗差卡尔曼滤波、抗差自适应卡尔曼滤波、约束卡尔曼滤波,又如扩展卡尔曼滤波、无迹卡尔曼滤波、粒子滤波等[3]。然而,在某些导航应用中,动态模型中观测方程的系数矩阵及状态方程的状态转移矩阵均存在误差...
粒子滤波到底是怎么得到的?
2.2贝叶斯滤波卡尔曼滤波与粒子滤波都是基于贝叶斯滤波框架下的滤波算法。讲粒子滤波便不得不提贝叶斯滤波。贝叶斯滤波的基本思想是根据上一时刻的状态对当前状态进行预测,并根据此时的观测进行更新。基本算法是:(图片来源:《概率机器人》)可以看出,在预测部分需要求一个积分,而这个积分往往很难求。所以显有方法可...
手撕自动驾驶算法—卡尔曼滤波KF
1.卡尔曼滤波原理卡尔曼滤波假设两个变量(位置和速度,在这个例子中)都是随机的,并且服从高斯分布(www.e993.com)2024年10月17日。每个变量都有一个均值μ,表示随机分布的中心(最可能的状态),以及方差,表示不确定性1.1使用矩阵来描述问题我们基于高斯分布来建立状态变量,所以在时刻k需要两个信息:最佳估计(即均值,其它地方常用μ表示)...
自动驾驶传感器实时在线标定设计探究
标准的卡尔曼滤波器预测公式如下:其中xt,xt+1是在不同时间估计的相机内参向量。研究的一个基本假设是如果假设内在参数在短期估计内是恒定的,那么F就可以成为单位矩阵。此时,整个更新步骤是通过如下公式进行的:过程噪声和测量噪声δ是具有零均值的高斯随机向量。它们的协方差分别由(对角线)矩阵Q=E(...
候选理论:关于通货膨胀的粘性预期假说与理论分析
如我们可以确定通货膨胀率为5%,经济增长率为5-7%,作为我们制定经济纲领的两个主要目标。并且近中期内不要改动这两个目标,维持目标的稳定性。”“政策目标一旦确定,应相应稳定。稳定可行的政策目标,能使公众的预期也相对稳定,从而减少经济中不确定性因素的影响,有利于经济的稳定增长。若不时更换经济目标,将使公众无...
源码详解,目标追踪DeepSort工作流程
本文首先将介绍在目标跟踪任务中常用的匈牙利算法(HungarianAlgorithm)和卡尔曼滤波(KalmanFilter),然后介绍经典算法DeepSORT的工作流程以及对相关源码进行解析。目前主流的目标跟踪算法都是基于Tracking-by-Detecton策略,即基于目标检测的结果来进行目标跟踪。DeepSORT运用的就是这个策略,上面的视频是DeepSORT对人群进行跟...
量化投资简介|标准共识|量化投资|量化交易_新浪新闻
可以通过一般的陈述引导出下面的公式:f=(bp-q)/b(f*代表现有资金应进行下次投注的比例;b代表投注可得的赔率;p代表获胜率;q代表落败率,也就是1-p)。凯利公式在量化投资中的应用是确定投资品的最佳杠杆比率,凯利公式的核心是在于控制风险。4、卡尔曼滤波算法...