状态反馈控制及卡尔曼滤波

同时,本书介绍了卡尔曼滤波器的原理及设计方法,并解决了卡尔曼滤波应用过程中的实时计算及计算精度问题。本书系统地介绍基于状态空间模型的状态反馈方法,以及如何实现干扰抑制(也称扰动抑制)及参考信号跟踪。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...

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

本书的重点在于阐明每个方法背后的基本思想,包括:①算法的推导和基本原理;②在一个简化动力系统中的应用;③每种方法的基本假设和应用限制;④不同方法之间的联系;⑤每种方法的优缺点。本书的前4章为数据同化的数学基础和基本方法,着重介绍了卡尔曼滤波器和集合卡尔曼滤波器,由唐佑民、沈浙奇执笔;第5章介绍...

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

由图6、图7和表3可得,研究者所提ISMO_AEKF算法相比于单独的AEKF算法、研究中联合EKF的SMO算法(SMO_EKF)和联合ISMO的普通EKF算法(ISMO_EKF)在DST、WLTC工况下均具有更好的估计精度。这是由于:研究者所提AEKF算法在传统扩展卡尔曼滤波算法引入一种自适应衰减因子,衰减因子仅需加权计算新息协方差矩阵和新息...

...成果:ADAS系统视觉与毫米波雷达分布式抗差卡尔曼滤波融合算法

图1车辆平台与传感器配置方案2.融合算法架构设计:论文基于分布式抗差卡尔曼滤波算法设计了多传感器信息融合框架;在对传感器数据进行预处理之后对来自不同传感器的数据进行信息融合;为使卡尔曼滤波器能够随传感器的测量误差的变化动态调整传感器观测值在融合时所占权值,引入抗差因子调整测量参数的协方差矩阵,实现了对传感...

一文聊聊4D毫米波雷达目标检测与跟踪算法

1.2卡尔曼滤波基本概念雷达目标跟踪:多目标Tracking-by-Detection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;...

Kalman Filter For Dummies

原作者写这篇文章的目的是让初学者能够手动建立出来一个卡尔曼滤波器并且通过实际计算感受卡尔曼滤波器的用处,所以并没有对卡尔曼滤波的实际原理有过多涉及(www.e993.com)2024年11月19日。只是在最后面用那幅图表示了一下卡尔曼滤波能够对读取电压时候的噪音进行修正且在迭代了10次后能够收敛于真实值。这篇文章对刚学到这部分而马上要实际使用的...

基于电流特征分析的电机故障诊断研究进展

最后,该算法用于识别各种负载条件下的转子断条。Azouzi等人结合奇异值分解(SVD)和卡尔曼滤波器(KF)来估计转子断条电流信号的故障频率、幅值和相位,如图8所示。这种方法可以在很短的采集时间内提高频域分辨率,而传统的周期图方法很难实现这一点。Samanta等人提出了一种基于瑞利熵的频谱估计方法,故障检测方案如图...

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...

基于滤波器的方法,该方法主要使用贝叶斯原理基于先前状态和当前观测数据来估计当前状态(Liu,2019)。典型的基于滤波器的方法包括扩展卡尔曼滤波器(EKF)(Bailey等人,2006)、无迹卡尔曼滤波器(UKF)(Wan和Merwe,2000)和粒子滤波器(PF)(Arnaud等人,2000)。

一文详解智能驾驶多传感器信息融合应用

这时就需要估计当前的运动状态,卡尔曼滤波(Kalmanfiltering)是一种利用线性系统状态方程,通过系统输入输出观测数据,对系统状态进行最优估计的算法。由于观测数据中包括系统中的噪声和干扰的影响,所以最优估计也可看作是滤波过程。卡尔曼滤波预测方程见图1。

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...