状态反馈控制及卡尔曼滤波

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。本书主要特点01详细介绍了状态空间模型建模、状态反馈控制器及观测器的设计方法。02结合在工程应用中控制系统案例,来设计和讲解状态反馈的方法,包括汽包锅炉控制、糖厂控制、风力涡轮机传动系统控制、机械臂控制、...

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

本书详细讨论了目前常用的各种顺序数据同化方法的科学思想和基本原理,以及它们在具有高维特性的地球系统中的应用。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...

利用IMU增强机器人定位:实现精确导航的基础技术

●易于集成:与机器人控制系统的轻松集成对于无缝操作至关重要。ADI的IMU测试板与开源ROS节点相结合,可以轻松集成以构建AMR。结论IMU是AMR定位的必备元件,因为IMU可以提供方向估计和运动跟踪,并以高刷新速率提供实时响应,使得AMR能够在动态环境中行驶。借助卡尔曼滤波器等传感器融合技术,可以组合其他传感器模块来弥补彼此...

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...

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。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...

万字长文详解商用车电控转向系统的发展现状与趋势

利用基于模型的故障诊断方法设计主动容错控制策略,文献[106]中针对临时故障利用卡尔曼滤波器降低信号的噪声,针对硬件的永久性故障,如短缺、开路、灵敏度漂移和偏移,由模型观测器进行信号重构;文献[107]中采用扩展卡尔曼滤波算法获取车轮角度估计信号,与传感器信号进行对比,确认故障状态后对传感器信号进行隔离,并采用观测器...

限免访问 | SAE《车辆动力学、稳定性及NVH》期刊论文 | 线控底盘...

使用新型二阶容错扩展卡尔曼滤波器对车辆动态进行鲁棒估计YanWang,新加坡南洋理工大学机械与航空航天工程学院论文链接:httpssaemobilus.sae/content/10-07-03-0019/18、HowDriversLoseControloftheCar司机是如何失去对汽车的控制GiampieroR.M.Mastinu,意大利米兰理工大学机械工程系...

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...

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,具有更高的鲁棒性。

一文详解智能驾驶多传感器信息融合应用

图1卡尔曼滤波预测方程和更新方程该方法通过测量模型的统计特性递推,得出统计意义下的最优融合和数据估算。在无人驾驶中,卡尔曼滤波应用广泛,包括滤波操作-时序信息融合、多传感器的信号融合、在帧间位置插值,通过插值进行加速、对目标框进行平滑处理。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...

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。