组合导航技术的“秘籍”:带你了解信息融合过滤器——卡尔曼滤波器
这个滤波器具有过滤的功能,可以将惯性导航系统的惯性元件(InertialMeasurementUnit,IMU)解算出的导航位置、速度等信息与GPS导航系统输出的位置、速度信息巧妙地融合在一起,过滤出偏差,给出导航位置、速度、姿态的最优值。卡尔曼滤波器的思路其实很简单,它利用当前时刻的观测到的位置、速度信息与上一时刻的滤波后得到...
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
衰减因子仅需加权计算新息协方差矩阵和新息协方差矩阵的迹,没有大幅增加计算量的同时充分强化了现时观测数据的作用,提高了估值精度和算法跟踪性能,但此类滤波算法仍然没有克服卡尔曼滤波对建模误差敏感,建模不精确会导致估计精度大幅降低甚至造成滤波器发散的问题。
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...
一文详解智能驾驶多传感器信息融合应用
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息和状态估计的平滑来说仍然是最有效的传感器融合算法之一。它假定位置参数是符合高斯分布的,即完全可以被均值...
一文聊聊4D毫米波雷达目标检测与跟踪算法
由聚类算法在单帧点云得到目标输出;提取目标的特征,包括统计特征(比如点位置的均值,方差等)和运动特征(比如速度和加速度等);根据特征计算当前帧的检测目标(detections)与已跟踪的多个目标(tracks)的相似度;按照相似度将detections分配给tracks;卡尔曼滤波更新tracks的状态参数(位置、速度等)。
反无人机技术综述:通信技术与人工智能的融合
(5)支持高级应用程序:随着技术的发展,反无人机系统将能够支持更多高级应用程序,如机器学习算法、人工智能等(www.e993.com)2024年10月26日。这些高级应用程序需要大量的数据处理和分析,而高速数据传输提供了必要的数据处理速度和带宽。总之,高速数据传输在反无人机技术中的作用是至关重要的。它不仅提高了系统的实时响应能力,还增强了数据融合、决策...
萝卜快跑的自动驾驶车辆是如何确保行驶安全的?
摄像头产生的数据量庞大,需要高效的图像处理和计算机视觉算法进行处理。例如,多个摄像头同时工作时,会产生高达1.8GB每秒的庞大数据量。高效的数据处理算法和强大的计算能力是摄像头在无人驾驶系统中应用的关键,需要不断优化以提高处理速度和精度。雷达和声呐系统...
一种基于状态观测器的PMSM速度观测算法
该算法以电机转矩电流和机械角度作为输入量,根据电机的数学模型和机械特征方程,构建速度观测器,来实现对永磁同步电机速度的精确控制。仿真及实验结果表明:该方法与码盘M法测速相比,测得的速度更加精确,并且超调量小,响应快,能起到相位补偿的作用,解决了码盘固有的相位滞后问题,同时,在负载发生变化时系统仍然能保持很好...
万字实录详解基于征程5芯片的BEV感知方案与部署实践
对于速度的解析,模型本身是可以直接输出的,出来之后会加运动学的后处理。这里的“z”是前面输出的长宽高以及速度(属性),我们称它为观测量。模型还会去学卡尔曼的增益矩阵,避免了在CPU上去计算“K”,最后给到下游的是滤波后的状态量。这个操作相比于不加滤波的,在速度精度上面有19%提升。从可视化表现上面来看,速...
源码详解,目标追踪DeepSort工作流程
KalmanFilter在目标跟踪中,需要估计track的以下两个状态:均值(Mean):表示目标的位置信息,由bbox的中心坐标(cx,cy),宽高比r,高h,以及各自的速度变化值组成,由8维向量表示为x=[cx,cy,r,h,vx,vy,vr,vh],各个速度值初始化为0。