手撕自动驾驶算法—卡尔曼滤波KF

事实上粒子滤波也适用于定位和预测,粒子滤波是连续多峰分布的。卡尔曼滤波器的美妙之处在于,它将不够准确的传感器测量结果和不够准确的运动预测相结合,得到一个筛选后的位置估计值,这个估计值比所有仅来自传感器读数或运动预测的估计值更好。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...

手撕自动驾驶算法—无迹卡尔曼滤波

1.简介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...

这可能是史上最全的 Python 算法集(建议收藏)

1.扩展卡尔曼滤波本地化该算法利用扩展卡尔曼滤波器(ExtendedKalmanFilter,EKF)实现传感器混合本地化。蓝线为真实路径,黑线为导航推测路径(deadreckoningtrajectory),绿点为位置观测(如GPS),红线为EKF估算的路径。红色椭圆为EKF估算的协方差。概率机器人学httpprobabilistic-robotics/2.无损卡...

「招银研究|行业深度」动力电池之电池管理系统篇——动力电池的软...

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,...

SLAM技术在自动驾驶的应用

因为基于滤波的理论,滤波器稳度增长太快,这对于需要频繁求逆的EKF(扩展卡尔曼滤波器),PF压力很大。而基于图的SLAM,通常以keyframe(关键帧)为基础,建立多个节点和节点之间的相对变换关系,比如仿射变换矩阵,并不断地进行关键节点的维护,保证图的容量,在保证精度的同时,降低了计算量。

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(www.e993.com)2024年11月19日。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...

“搏一搏,单车变摩托!”华为天才少年耗时四个月,将自行车强势升级...

在姿态控制中使用的是LQR控制器,方向控制使用了经典的PID,传感器则是对加速度计和陀螺仪数据使用了二阶的巴特沃斯滤波器之后,再通过卡尔曼滤波进行数据融合,最终得到车身的姿态...自动驾驶自行车——XUAN(轩)几经“折腾”后,这个自行车不仅实现了基础的自动驾驶功能,而且能够自主探索环境。未来这个项目还有很大...

有人的撑死,有的人饿死,有的人吓死

卓大并不是很支持单车组使用带串口的陀螺仪首先stc的算力虽然不支持四元数这样方法结算角度但是互补滤波和卡尔曼滤波是完全可以计算出来的而且现在允许使用对之前调滤波参数的队伍有些不公平。卓大您好,这些店都有这种模块,而且还可以改成比赛用单片机,希望禁止模块自带mcu,需要解算放主板就行。

室内定位技术:UWB、蓝牙、RFID和WIFI——谁将是主角?

目前,市场上主流的蓝牙定位精度是70%的地段在2米以内,部分公司可以做到90%的地段在2米以内。目前市场上主流的蓝牙定位技术都是基于三角定位算法,通过手机获取周围蓝牙基站的信号强度,再通过其他的一些辅助方法比如加权平均算法,时间加权算法,惯性导航算法,卡尔曼滤波算法,高斯滤波算法等来计算出当前位置....

自动驾驶传感器「一哥之争」,这事儿你怎么看?丨厚势汽车

比如,在「定位」的场景下,GPS通常会以较低的更新频率提供相对准确的位置信息,而IMU则以较高的更新频率提供不太具有准确性的位置信息。在这个过程中,我们通常可以使用卡尔曼滤波来整合两种类型的数据,它们各自呈现的优势,合并后提供准确且实时的位置信息更新。