青岛允矛申请基于匈牙利算法和卡尔曼滤波的动态追踪方法专利,能够...

其中方法包括:获取周围道路点云数据并检测动态点云;基于DBSCAN算法对点云进行聚类,将动态点云划分为多个动态物体;基于卡尔曼滤波预测每个轨迹在当前帧的状态;基于匈牙利算法匹配当前帧的动态物体点云检测结果与保存的轨迹;对于成功匹配的动态物体与轨迹,建立观测,基于卡尔曼滤波进行轨迹的状态更新,完成轨迹在当前帧的连续...

意识的整合世界建模理论:FEP-AI + IIT + GNWT = IWMT

这种编码方案在实现层次隐藏马尔可夫模型(George和Hawkins,2009)或层次卡尔曼滤波器中采用了贝叶斯模型选择的方式。HPP也是贝叶斯的,因为层次更新根据所涉及的概率分布的相对(估计)精度结合预测和预测误差,这种精度加权构成了调节注意力的逆温度参数(Friston等人,2012b)。值得注意的是,关于目前的讨论——作为对HPP的经验支...

基于卡尔曼滤波的自动驾驶多传感器融合定位技术详解

以卡尔曼滤波器串连起GPS定位、IMU定位与激光点云定位

期货择时系列(五)基于卡尔曼滤波的策略研究(下)——【中信期货...

本次模型缩减了上篇AR(N)模型的输入项,仅使用了过去长短期两个价格作为动量输入项;同时依据前一阶段的最高值、最低值和当前价格形成波动因子作为波动输入项;将这三个因子运用OLS建模得出相应参数矩阵代入卡尔曼滤波,对当前价格进行过滤。在进场判断时,抛弃了原本单一的数值对比进场方式,对当前波动状态进行数学...

使用卡尔曼滤波平滑时间序列,提高时序预测的准确率

幸运的是,我们有知识和工具来实现我们的预测任务的良好结果。时间序列平滑我们工作流程中的第一步是时间序列预处理。我们的战略非常直观和有效。我们取目标时间序列(发电量),并用一种奇妙的工具使其平滑:卡尔曼滤波器,这是每个数据科学家都必须知道的。

当无人机有了人一样的眼睛会怎样?无人机视觉slam给你答案

特点:扩展卡尔曼滤波为后端,追踪前端非常稀疏的特征点(www.e993.com)2024年11月3日。意义:之前的SLAM系统基本不能在线运行,只能靠机器人携带相机采集数据,再离线的定位和建图。现在看来,应用场景窄,已经停止对其开发。同年推出PTAM(单目-非线性优化)实现了跟踪与建图过程的并行化;第一个使用非线性优化,而不是使用传统的滤波器作为后端的方...

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。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)...

Python配对交易策略Pairs Trading统计套利量化交易分析股票市场|...

原理如下。假设您有一对具有某种潜在经济联系的证券X和Y。一个例子可能是生产相同产品的两家公司,或一条供应链中的两家公司。如果我们可以用数学模型对这种经济联系进行建模,我们就可以对其进行交易。为了理解配对交易,我们需要理解三个数学概念:平稳性、差分和协整。

大模型来了,自动驾驶还远吗?关键看“眼睛”

当前目标跟踪主要有两种技术方案,一种是以卡尔曼滤波技术为基础,首先对目标进行关联,再利用卡尔曼滤波器预测目标的速度方向。另一种是以深度学习网络为基础,通过连续帧时序网络来预测目标的速度、方向。感知技术的挑战与发展趋势近年来目标检测算法飞速发展,精度获得了极大提升,但仍然面对诸多挑战,包括长尾问题、如何...

学术交流 | 基于抗差LM的视觉惯性里程计与伪卫星混合高精度室内定位

基于滤波的算法有卡尔曼滤波(包括一些延伸的算法)、无迹卡尔曼滤波(UKF)及粒子滤波(PF)等,基于非线性优化的算法有最速下降法、高斯-牛顿及LM(Levenberg-Marquard)算法等[20-24]。很多文献表明,由于基于非线性优化的算法可以同时优化多个时间段的数据,因此基于非线性优化的算法要优于基于滤波的算法。本文主要研究基于...