状态反馈控制及卡尔曼滤波
状态反馈控制及卡尔曼滤波本书系统介绍了基于状态空间模型的状态反馈及卡尔曼滤波方法,共8章,由三部分组成,第一部分(第1、2章),连续时间状态反馈控制;第二部分(第3~6章),离散时间状态反馈控制;第三部分(第7、8章),卡尔曼滤波。本书介绍了连续系统及离散系统的状态空间模型建模、状态反馈控制器、观测器、干扰...
北大国土空间规划设计研究院申请基于空间扩展卡尔曼滤波技术的...
该方法包括以下步骤:构建地理空间数据集并预处理,得到满足近似正态分布的历史数据集;定义状态变量与观测函数,并基于人口统计单元之间的地理空间关系,构建状态转移函数,初始化人口分布估计模型;利用空间扩展卡尔曼滤波算法优化人口分布估计模型,并校准人口分布估计模型参数,利用历史数据集验证校准后的模型;基于验证...
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
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
首先,考虑到卡尔曼滤波对建模误差鲁棒性较差,联合带饱和函数的滑模观测器估计系统的状态变量和观测量的一步预估,有效克服了建模不精确导致的滤波发散问题,同时饱和函数可以降低传统滑模观测器因离散的开关特性引起的系统抖振现象。其次,设计一种新型自适应衰减因子,充分强化现时观测数据的作用,提高了扩展卡尔曼滤波的动...
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
在此基础上,总结了当前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...
通用汽车取得卡尔曼滤波器参数选择专利,实现更精准的辅助驾驶控制
的存储器;处理器,用于根据第一组卡尔曼滤波器参数执行辅助驾驶算法,用于接收当前位置,用于响应于当前位置来确定第二组卡尔曼滤波器参数,用于根据第二组卡尔曼滤波器参数执行辅助驾驶算法,以及用于响应于根据第二组卡尔曼滤波器参数的辅助驾驶算法而生成控制信号;以及车辆控制器,其是可操作的,以响应于该控制信号来控制...
限免访问 | SAE《车辆动力学、稳定性及NVH》期刊论文 | 线控底盘...
与车辆动力学和稳定性相关的运动分析和控制主动和半主动悬挂和安装技术智能轮胎系统、道路预览、车辆动态状态估计先进的驾驶辅助系统,主动驾驶安全电动汽车全轮独立转向驱动技术与车辆动力学、稳定性和控制相关的智能驾驶技术被动和主动车辆NVH控制和改进...
关于卡尔曼——卡尔曼滤波和他的现代控制理论
卡尔曼滤波器算法使用随着时间的推移观察到的数据以及被噪声和其他不准确因素污染的数据来更准确地估计未知变量。该算法解决了由输入计算机控制系统的原始数据引起的导航问题,该系统收集来自陀螺仪、加速度计、激光扫描仪、立体相机和雷达的多个传感器测量值。卡尔曼滤波可在存在噪声的情况下精确计算位置、方向和速度。
基于卡尔曼滤波的自动驾驶多传感器融合定位技术详解
那作为自动驾驶工程师,各式各样的常用算法就是构建起整个系统的基础,而卡尔曼滤波算法作为贯穿感知、定位、决策和控制整个自动驾驶系统闭环中最常用的算法之一,自然是学习的重中之重。目标追踪需要用到卡尔曼滤波,多传感器融合需要用到卡尔曼滤波,定位建图需要用到卡尔曼滤波,轨迹跟踪与控制还是会用到卡尔曼滤波。
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。