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
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
盛视科技申请卡尔曼滤波器参数自动调优专利,实现参数自动优化
专利摘要显示,本发明公开了一种卡尔曼滤波器参数自动调优方法,包括以下步骤:获取目标物体在跟踪场景中的一组测量值;基于测量值使用遗传算法求解卡尔曼滤波器参数;确定待求解卡尔曼滤波器的参数;设置遗传算法参数,执行求解迭代;初始化染色体种群;执行选择、交叉、变异遗传算子,计算适应度函数;迭代执行执行选择、交叉、变异...
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...
双循环算法可以同时估计模型参数、观测算子参数和误差参数。通过对比分析,发现相较于陆面模式默认的土壤参数,同化系统估计的土壤参数更为合理(图4)。此外,观测算子参数的估计值可以直接校正SMAP土壤水分产品的系统性偏差(图5)。图4沙土含量((a1)和(b1))、黏土含量((a2)和(b2))以及孔隙度((a3)和(b3))默认值...
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
现有卡尔曼滤波方法在模型参数确定、系统噪声满足均值和方差已知的Gaussian分布时,能够实现最小均方误差意义下的最优状态估计,但在系统模型参数不确定、噪声统计特性不满足高斯分布或未知时,估计精度下降甚至使滤波发散。由以上分析可知,不同类型的模型法虽然从不同角度提高了SOC估计的精度及鲁棒性,但也均存在各自的不...
新风光申请电参数分析的储能电池检测方法专利,解决电压和电流信号...
根据时域波形图和额定电压信号幅值获取电压信号波峰区域的时域状态波动指数;获取频谱图,根据频谱图获取频域状态稳定指数;获取电压信号三元特征描述子,获取电压增益影响指数,获取电流增益影响指数,进而获取增益影响指数;根据增益影响指数获取卡尔曼增益系数,进而获取储能电池的SOC估计值,根据储能电池的SOC估计值实现对储能电池...
基于电流特征分析的电机故障诊断研究进展
在故障检测方案中,首先使用扩展卡尔曼滤波器去除基频,然后使用提出的频谱估计器估计转差、故障频率和振幅(www.e993.com)2024年10月26日。该方法的优点是能快速估计故障频率和振幅、精度高、计算复杂度低,还能在轻载情况下检测转子断条。Guajardo等人提出了一种用于诊断鼠笼式感应电机转子断条的多尺度泰勒卡尔曼方法。Elbouchikhi等人利用最大似然...
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
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方法的优势,讨论了融合深度学习的贝叶斯...
成果推介丨集成卡尔曼驱动多源信息融合的地质统计学储层表征方法
针对迭代随机反演方法计算成本高、储层表征随机性强的实际难题,开发了地质统计学多点模式相关模拟与集成卡尔曼反演联合驱动的储层高分辨率表征新方法。传统的两点地质统计学模拟无法表征复杂地质体结构,而多点模拟则存在训练图像不易获取的应用难题,本技术提出地质统计学多点模式相关模拟,利用从地震数据中获取的不同种类特征...
文献阅读计划 月度摘要第四期
构的神经网络,将测量数据与预先建立的模型进行训练,以修正定位数据。最小二乘估计冗余基站数据处理模块:利用最小二乘估计算法对数据进行融合优化,降低UWB定位系统的观测误差。通过选择不同基站组合,解算出待测标签的位置坐标,并采用伪逆法对数据进行融合优化,以减少计算量。扩展卡尔曼滤波模块:通过引入扩展...
自动驾驶感知、预测及规划技术解析
其他一些线路估计方法涉及复杂场景中的高斯混合模型(GMM)、随机样本一致性(RANSAC)、卡尔曼滤波器。基于学习的方法可以部署在丰富的场景中,但它们需要大量的数据来训练具有大量参数的网络。试图设计新颖的多个子报头结构来提高车道检测性能。据作者所知,车道检测被集成到ADAS中,以保持车道或跟随前一辆车,研究人员更关注...