快点见申请数字钥匙定位专利,实现对数字钥匙的高精度定位
本申请实施例方法包括:通过将蓝牙信号强度RSSI、速度、加速度和地磁场强度等传感器数据利用卡尔曼滤波算法进行融合处理,可以更准确地估计数字钥匙和定位终端之间的相对位置。同时卡尔曼滤波算法可以有效地处理传感器数据中的噪声和突变,提高定位精度。结合相对位置信息和定位终端位置坐标,可以准确确定数字钥匙的位置坐标,最终实...
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
卡尔曼滤波算法依赖所有过往测量数据用以估计下一时刻的状态变量,忽略了当前测量数据的比重,没有充分考虑新息占比,造成卡尔曼滤波稳态条件下跟踪能力弱,估计精度低。基于上述问题,研究者提出一种联合改进滑模观测器的自适应扩展卡尔曼滤波(ImprovedSlidingModeObserver_AdaptiveExtendedKalmanFilter,ISMO_AEKF)SOC...
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
为了抵消观测值粗差对模型解的影响,可以采用抗差估计来减弱粗差对估值的影响,得到LM算法的抗差解。把式(7)和式(8)中的权P换为等价权P,再计算,其中x*为求得的最优解。采用IGGⅢ等价权函数计算P,令,其中υ为观测值的改正数,σ为改正数的中误差。计算P的模型为[27-28](25)式中,p是P的一个元素...
手撕自动驾驶算法—无迹卡尔曼滤波
和EKF一样,UKF也主要分为预测和更新。UKF的基本思想是卡尔曼滤波与无损变换,它能有效地克服EKF估计精度低、稳定性差的问题,因为不用忽略高阶项,所以对于非线性分布统计量的计算精度高。2.CTRV运动模型恒定转率和速度模型(ConstantTurnRateandVelocity,CTRV)2.1CTRV的目标状态量2.2CTRV的状态转移...
基于卡尔曼滤波的自动驾驶多传感器融合定位技术详解
首先是精度要求,我们常说定位要精准,那怎么精准法,就是要求误差不能超过10cm。想想,如果你的定位和实际位置差得太大,那在遇到复杂场景时想要变道避让就会和别的目标发生碰撞。鲁棒性说的是定位系统的容错能力,保证最差不会差过30cm。全天候场景也好理解,谁也不希望车在雨雪大雾天或者隧道里就不能使了。
惯性传感器+类卡尔曼误差补偿,预测AR/VR设备方向
总体来说,研究人员提出了一种配备IMU(包括三轴陀螺仪和三轴加速度计)、基于类卡尔曼误差补偿的AR/VR设备方向预测算法(www.e993.com)2024年10月26日。这项研究的主要贡献是基于先前的预测精度提高当前的预测精度,并基于方向差确定预测的最佳调整。实验结果表明,该算法在多个开放数据集上优于传统的方向预测算法。
技术 基于改进扩展卡尔曼滤波的锂电池SOC估计
广且精度较高,但是此方法需要大量样本数据进行网络训练,其估计精度受训练数据和训练方法的影响较大;(4)卡尔曼滤波算法[10-15],通过建立电池模型实现状态空间描述,再使用卡尔曼滤波器对状态量进行估计,该方法是一种自回归数据处理算法,其核心思想是对动态系统的状态做最小均方意义上的最优估计,因此其估计精度比较高...
...汽车学院研究成果:ADAS系统视觉与毫米波雷达分布式抗差卡尔曼...
图4抗差因子对比测试四、创新点与意义针对不同传感器数据特征,论文提出了分布式抗差卡尔曼滤波算法,该算法可有效融合多个传感器信息以提升目标检测与跟踪精度。该研究为高级辅助驾驶多源传感器数据融合提供了思路和框架,具有重要的理论意义和工程应用价值。
电动汽车动力电池荷电状态(SOC)的估算方法研究
卡尔曼滤波法是一种基于状态估计的SOC估算方法,它通过将电池的SOC视为状态变量,并结合测量的电流和电压数据来估算SOC。卡尔曼滤波法能够通过对测量值和系统模型的融合,减小噪声和误差的影响,提高SOC估算的精度和稳定性。卡尔曼滤波法的基本原理是通过状态预测和测量更新两个步骤,不断迭代估算SOC的值。状态预测基于电...
盘点BMS:动力电池的软实力,掌握“数据”方执牛耳
神经网络算法和卡尔曼滤波算法是目前业内领先的高水准算法,二者各具特点:神经网络算法需要大量数据进行训练学习,并能够实时修正参数;卡尔曼滤波算法并不依赖数据训练,在电池标定阶段便能确定参数,但计算量偏大且开发难度较高。与三元电池相比,磷酸铁锂电池的SOC估计精度要求更高。在《动力电池之电池材料篇——辩趋势...