状态反馈控制及卡尔曼滤波

状态反馈控制及卡尔曼滤波本书系统介绍了基于状态空间模型的状态反馈及卡尔曼滤波方法,共8章,由三部分组成,第一部分(第1、2章),连续时间状态反馈控制;第二部分(第3～6章),离散时间状态反馈控制;第三部分(第7、8章),卡尔曼滤波。本书介绍了连续系统及离散系统的状态空间模型建模、状态反馈控制器、观测器、干扰...

神经系统的3层组织原理 2万字|算法|信号|皮层|神经元|对称性|神经...

在皮质柱水平上,基于卡尔曼滤波的预测(即机器人中的同时定位与地图构建(SLAM)[29])提供了典型微电路的计算抽象[30],[8]。结合这两条思路,形成了一个强大的基于记忆的预测框架,该框架已被成功应用于认知地图的构建[31](例如Tolman-Eichenbaum机器(TEM)[32])。通过将空间视为潜在序列[33],我们展示了...

「无人驾驶」:苹果为地图系统增加卡尔曼滤波器;激光雷达迎来大...

「无人驾驶」：苹果为地图系统增加卡尔曼滤波器；激光雷达迎来大规模前装量产：本田单车上5个、小鹏上2个！（第339期）文丨船尾汽车主机厂ADAS研发人员汽车无人驾驶领域重点事件共计8条建议阅读2分钟01长安汽车宣布加快向智能出行科技公司转型11月14日，长安汽车品牌日在央视《第一发布》节目中与公众见面...

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...

使用卡尔曼滤波器和路标实现机器人定位

Robby(红色大圆圈)和2个地标(红色小圆圈)这个文章的目的是教你用地标检测和扩展卡尔曼滤波器一步一步实现机器人定位。第一部分-线性卡尔曼滤波器卡尔曼滤波器可以理解为一种感知充满噪声的世界的方式。当我们要定位机器人在哪里,依赖两个条件:我们知道机器人如何从一个时刻移动到下个时刻,因为我们以某种确定的...

手撕自动驾驶算法—无迹卡尔曼滤波

预测系统状态的均值和方差(类似于粒子滤波中的加权平均)3.1GenerateSigmaPoints通常,假定状态的个数为n,我们会产生2n+1个sigma点,其中第一个就是我们当前状态的均值μ,sigma点集的均值的计算公式为:其中的λ是一个超参数,根据公式,λ越大,sigma点就越远离状态的均值,λ越小,sigma点就...

使用卡尔曼滤波平滑时间序列,提高时序预测的准确率

以状态空间形式表示时间序列模型的范围是可用性的一套通用算法(包括卡尔曼滤波),用于计算高斯似然,可以在数值上最大化,得到模型参数的最大似然估计。著名的软件使用这种表示来匹配像ARIMA这样的模型并非偶然。在我们的特殊情况下,我们使用卡尔曼滤波器和状态空间表示来构建一个未观察组件模型。

论文推荐| 余航:动态EIV模型及其总体卡尔曼滤波方法

(5)(6)1.2动态EIV模型的总体卡尔曼滤波方法对于标准卡尔曼滤波方法,估计过程可分为预测和修正两部分[22]。在预测阶段,先不考虑观测信息,即通过状态方程与先验信息求得一步预测值(上标“-”表示一步预测估计,符号“^”表示估值);在修正阶段,则采用观测方程与预测信息计算状态验后估计值。

配置IMU,这才是正确选择滤波器的方法

配置惯性测量单元(IMU)对传感器数据进行后置滤波时,我看到有抽取FIR滤波器和卡尔曼滤波器两个选项。哪个选项最适合我的应用?每个滤波器选项在IMU内提供截然不同的功能,它们的运行在极大程度上是相互独立的。其使用取决于终端系统的要求。让我们更深入地了解其细节,以及它们如何应用于传感器系统。

卡尔曼滤波在电容触摸屏坐标定位中的应用

卡尔曼滤波主要是通过如下五个核心公式迭代得出某一时刻最优估计[9]:上述方程组中,X(k+1|K)是上一状态的预测结果,X(k)是上一状态的最优结果,P(k+1|K)是X(k+1|K)对应的协方差,P(k)是X(k)对应的协方差。W(k)和V(k)分别是过程噪声和观测噪声,两者一般均视为高斯白噪声。Q、R为W(k)、V(...