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、...

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...

基于内嵌物理约束神经网络模型的航空发动机数字工程模型

全连接神经网络层的输入特征如图3(b)所示,输入向量的维度为输入特征的个数;一维卷积神经网络层与循环神经网络层的输入均为矩阵,不同的是,循环神经网络层的特征矩阵并非一次性输入,而是按顺序依次输入维度为特征个数的向量,其中的序列长度(Sequencelength)为超参数,与循环神经网络层的循环结构体迭代次数一致。2.3模型...

万字长文详解商用车电控转向系统的发展现状与趋势

与之相对的主动容错控制是在故障发生后,根据所期望的系统特性重新调整控制器参数或改变控制器结构,使整个故障系统达到稳定,相比于被动容错控制,能够对未知故障的类型、时变特性设计容错策略,经典控制框图如图10所示。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...

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...

一文带你读懂自动驾驶汽车系统基本框架

这是一个利用以往的先验和当前的观测来估计当前位置的过程,实践上我们通常使用贝叶斯滤波器(Bayesianfilter)来完成,具体来说包括卡尔曼滤波(KalmanFilter),扩展卡尔曼滤波(ExtendedKalmanFilter)以及粒子滤波(ParticleFilter)(www.e993.com)2024年11月19日。SLAM虽然是机器人定位领域的研究热点,但是在实际无人车开发过程中使用SLAM定位却存在问题...

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。

神经系统的3层组织原理 2万字

??电路/算法层次:预测编码是建模基本感知运动交互的通用皮质处理算法。预测处理的典型微电路可以解释为将关联记忆推广到皮质柱。皮质柱水平的感知运动交互可以通过基于卡尔曼滤波的同时定位与地图构建(SLAM)模型进行抽象。??系统/计算层次:行为的灵活性是智能系统的基础。通过连接感觉和运动系统,新皮层通过以简化和...

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。

手撕自动驾驶算法—无迹卡尔曼滤波

无损卡尔曼滤波又称无迹卡尔曼滤波(UnscentedKalmanFilter,UKF),是无损变换(UnscentedTransform,UT)与标准卡尔曼滤波体系的结合,通过无损变换变换使非线性系统方程适用于线性假设下的标准卡尔曼体系。UKF使用的是统计线性化技术,我们把这种线性化的方法叫做无损变换(unscentedtransformation)这一技术主要通过n个在先验...