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基于扩展卡尔曼滤波EKF的无感控制+Matlab/Simulink仿真案例;前言 本章节采用扩展卡尔曼滤波进行永磁同步电机的无传感器控制，首先分析了扩展卡尔曼滤波的原理，然后基于扩展卡尔曼滤波......
Kalman滤波结构如图1所示。 ⑥扩展卡尔曼滤波 通过Kalman滤波递推过程可以看出，状态估计量和观测量与状态变量为线性关系，但是电池状态为非线性关系，使用Kalman滤波估算电池状态并不适合。扩展卡尔曼滤波......
非线性系统理论的工作，并开发了基于泰勒级数逼近的 EKF（扩展卡尔曼滤波器）。 该算法被重新制定以处理任意时间间隔的测量并提供更准确和可靠的结果。 ......
估算研究领域的热点方法。考虑到卡尔曼滤波算法只适用于线性系统，应用到电池SOC中需要对其进行扩展，即扩展卡尔曼滤波算法（Extended Kalman Filter，EKF）。EKF算法的内涵：通过......
目前已在车辆状态分析方面获得了一定的研究进展，但尚未针对车辆开展深入探讨[10]。根据扩展卡尔曼滤波(EKF) 与RLS 估计得到加权值，同时引入混合动力电动公交车混合估计方法[11]。为能够对车辆动力惯性参数开展非线性评价，需要开发分布结构驱动力卡尔曼滤波......
控制系统为基础实现车辆的运动控制。 背景 导航是感知系统下重要的模块，其性能优越程度决定了自动驾驶的性能。基于扩展卡尔曼滤波器的GNSS/SINS松耦合组合是最常见的导航算法之一，但是此算法对GNSS的鲁......
卡尔曼滤波器及相应的电机系统模型介绍;引入 卡尔曼滤波是通过对下一时刻系统的状态估计以及测量得出的反馈相结合，最终得到该时刻较为准确的的状态估计（预测+测量反馈），我们一般所说的卡尔曼滤波KF是针......
双模导引头平台下开展对交互式多模型机动目标跟踪算法的研究，并加入噪声干扰，更接近真实的军事与民用环境。首先搭建红外/雷达双模导引头仿真平台，进而设计基于多传感器的多模型机动目标跟踪算法，采用扩展卡尔曼滤波，最终实现算法的软件仿真及跟踪性能评估，验证......
器设计 卡尔曼滤波方程如下所示： 2．4、PID控制算法 控制算法的编写是小车平衡控制的核心问题，也是软件编写和程序调试中的关键技术。本系统中采用了常用的增量式PID控制算法。PID控制的原理......
述可得系统的状态空间表达： 对上述系统使用扩展卡尔曼滤波即可重构得到系统状态，即获得了质量的估计值。 TSP技术方案  TSP纵向速度规划方案 在自动泊车场景下，本车周围通常存在许多的障碍物，如......
器依赖于许多矩阵乘法和反演。因此，在电机控制中实现扩展卡尔曼滤波器的关键是高算术性能，这与磁场定向控制的其他方面一样。 为了实现在实时电机控制情况下每秒所需的许多算术运算，需要高性能MCU或DSP。[德州仪器 （TI......
值;Vpred(i) 为i 时刻信号强度变化率的预测值;a,b 为增益常量;TS 为采样时间间隔。基于速度常量的滤波算法能够有效地减小信号波动给测量带来的影响。 1.7 卡尔曼滤波 卡尔曼滤波......
波雷达)的车体运动坐标系 -独特的IMU阵列及标定技术 -独特的扩展卡尔曼滤波算法 -独有的时间同步策略，实现多源传感数据融合的时效性 -信息安全服务:软硬加密，支持集成PKI库文......
、可靠 须中断，时间长 安时计量法 计算简单 不够准确 开路电压法 在数值上接近电池电动势 需长时间静置 内阻法 与SOC关系密切 测量困难 线性模型法 模型简单 不够准确 卡尔曼滤波......
的描述如下：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......
器相关算法， 如卡尔曼滤波（Kalman Filter）或扩展卡尔曼滤波（Extented Kalman Filter）来解决。卡尔曼滤波算法将状态空间的概念与随机估计理论相结合，利用......
中的规划过程包括了短期规划和长期规划两个方面。特别 是，准确的短期运动预测使智驾车辆能够对障碍物做出安全的计划和反应；短期预测的一个 主要挑战是估计障碍物的转向角。通常可以使用扩展卡尔曼滤波器 (EKF......
度等信息显示，电源模块给各功能模块供电，保证这些模块可正常工作。本设计引入卡尔曼滤波算法对手持遥控端的状态角度进行优化，能够有效减少输出信号的毛刺波动，避免小车运行过程中频繁出现卡顿现象，从而......
）、扩展卡尔曼滤波（EKF），无迹卡尔曼滤波（UKF），R-B粒子滤波器（FastSLAM）以及信息滤波（SEIF）等等。他们均是基于概率模型的SLAM问题的求解方法，本质是求出最优后验估计。 以上......
器作为基本理论框架。UKF采用UT变换技术，即采用确定的样本点（Sigma点）来完成状态变量统计特性沿时间的传播，改进了扩展卡尔曼滤波（EKF）不能......
所述，本文将选用低成本的MEMS器件，结合DSP和卡尔曼滤波算法，能实现较高精度的轮式小车导航和定位。 系统体系架构 本文的目标是研制一个轮式小车惯性导航系统，能够通过wifi实现PC终端......
学习分割算法等。 　　目标跟踪算法：用于跟踪图像中的目标，如卡尔曼滤波算法、粒子滤波算法、深度学习跟踪算法等。 　　三维重建算法：用于从多个图像中重建出三维模型，如立体视觉算法、结构光算法、多视......
利用已经观测到的环境特征确定当前车辆的位置以及当前观测特征的位置。 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(Bayesian filter)来完成，具体来说包括卡尔曼滤波(Kalman Filter)，扩展卡尔曼滤波......
目前的解决方案通常使用GPS(全球定位系统)、INS(惯性导航系统)和激光雷达的多传感器融合，使用扩展卡尔曼滤波器等技术进行处理。使用摄像头的6自由度视觉定位提供了一种替代方法，在自动驾驶场景中可以实现高精度定位，并具......
。首先，使用处理模型和控制输入来预测车辆和地图状态。在下一步中，使用当前传感器观测值对预测状态进行校正。因此，基于滤波器的 SLAM 适用于在线 SLAM。 基于扩展卡尔曼滤波器的 SLAM (EKF......
-robomaster-c IMU姿态解算 使用 BMI088 robomaster-c 开发板上集成的6轴 imu 进行姿态解算，使用的方案其实是RM中比较普遍成熟的一套，主要使用了四元数和卡尔曼滤波......
机视觉库完成了对于图像中目标检测算法以及跌倒算法的测试。 （3）对于人体异常行为算法的优化与改进。结合混合高斯模型目标检测算法和YOLO目标检测算法解决环境复杂及有遮挡物等原因下得出更加准确的目标检测算法，针对目标确定后的对象本身，加入卡尔曼滤波......
结果与地图之间的匹配越好。     该示例图中显示的一些对齐较好的点，用红色表示；以及一些对齐较差的点，用蓝色表示；绿色表示中等对齐。   卡尔曼滤波是另一种 LiDAR 定位方法，也是一种算法，它根......
信号”。恒虚警（CFAR）阶段是从噪声中分离真实的目标的第一步。到达角（AoA）计算完成了目标在3D空间中的定位，多普勒速度计算增加了第四维。流水线通过使用例如扩展卡尔曼滤波器（EKF）的目......
异常情况持续存在，受影响的传感器状态在目标追踪器中就会被忽略。 该信息可用于忽略来自目标跟踪器传感器融合的测量，以减轻某种状态的融合估计中的异常。为了检测上述故障类型，扩展卡尔曼滤波器（EKF）与基于C2准则......
，卡尔曼滤波在目标跟踪领域取得突破后，该技术才真正走进大众视野并获得研究人员的普遍关注[8]，粒子波跟踪算法[9]、Kalman 滤波，Meanshift 算法等经典传统算法[10] 被相应提出。 近年......
补偿使用快速傅里叶变换（FFT）或其他经典信号处理方法。这种方法很容易实现，但几乎不可能用经典滤波器消除所有运动类型。 去除运动伪影后，心率测定传统上使用频谱分析、多项式拟合或独立的卡尔曼滤波器。但是，这些......
采用的优化方式包括如下几种： 1）如果两条车道线间歇性跳变，则可能是感知算法本身的原因导致的，这时候考虑在规控端做预处理。方法是以两条车道线做原始输入，卡尔曼滤波预测输出行驶中心线； 2）如果......
量 的比值 。 目前测量 SOC的方法有多种 ，主要有安时积分法 、开路电压法 、内阻法和卡尔曼滤波方法 。内阻法测量不稳定 ，数据扰动量较大；卡尔曼滤波算法对实时性要求较高 ，且初始参量较多 ，计算......
器电路。 滤波原理 单向脉动性直流电压的特点 如下图所示。是单向脉动性直流电压波形，从图中可以看出，电压......
使用卷积神经网络（CNN）等深度学习算法来实现。 5. 车道跟踪：一旦车道被检测和分割出来，接下来的任务是跟踪车道的位置和形状。这可以使用各种跟踪算法来实现，例如卡尔曼滤波器或粒子滤波器等。 6. 车道偏移检测：自动......
器电路。 滤波原理 1. 单向......
器电路。 滤波原理 1. 单向脉动性直流电压的特点 如图 1(a)所示。是单向脉动性直流电压波形，从图......
电路，这是最基本的滤波电路；π 型 RC 滤波电路；π 型 LC 滤波电路；电子滤波器电路。 二、滤波原理......
级系统中，可以对其他因素进行建模，例如一天中的时间、路况和驾驶员的警觉性。 估计车道几何形状的问题是一个挑战，通常需要使用卡尔曼滤波器来估计道路曲率。具体来说，卡尔曼滤波器可以预测未来的道路信息，然后......
、YOLO、SSD等）以及基于跟踪算法（如卡尔曼滤波、粒子滤波等）的方法。 5. 三维视觉方法：这种方法涉及使用深度信息或多视角信息来重建三维场景或物体，进行姿态估计、立体视觉等任务。常见......
PID算法与PID三个调节分量的优缺点概述;pid算法概述 过程控制中有两个重要的算法PID反馈算法，卡尔曼状态估计算法。PID主要用来过程控制，卡尔曼滤波主要用来状态估计，比如......
中期瓦克斯首先提出运动目标跟踪，19 世纪60 年代Sittler 提出了目标轨迹概念并对瓦克斯提出的基础理论进行改进和补充。10 年后，卡尔曼滤波在目标跟踪领域取得突破后，该技......
们提供了许多可行的观测器构造方法来估计控制过程中的状态变量或参数。 在电机的无速度传感器矢量控制技术中，主要采用的观测器有全阶状态观测器、自适应观测器、变结构观测器、卡尔曼滤波器等。采用......
们提供了许多可行的观测器构造方法来估计控制过程中的状态变量或参数。 在电机的无速度传感器矢量控制技术中，主要采用的观测器有全阶状态观测器、自适应观测器、变结构观测器、卡尔曼滤波器等。采用......
同步电机的电感、转子磁链等参数会发生变化，导致系统振荡，影响实际控制效果。 因此精确的参数辨识是为了达到更好地控制效果的必要条件。目前常用的电机参数辨识方法有：卡尔曼滤波算法、最小二乘法、遗传算法、粒子......
降噪和数据降维操作，常见的滤波算法有低通滤波[10]、滑动平均滤波[11]、卡尔曼滤波和中值滤波等[12-13]，优点是算法简单，处理速度快，但抗......
决遮挡后动态物体重新出现产生的身份切换问题。改进后的DeepSORT算法采用了一个无迹卡尔曼滤波器（Unscented Kalman Filter）来进行状态估计，提高了在动态场景下的跟踪精度。 研究......
快速，扩展空间大。2）云台飞控一体化设计，既能完成飞行任务也能实现云台稳定。3）姿态算法采用基于四元数的互补滤波，姿态角无奇点，比起卡尔曼李春波等高端算法有着计算量小的特点且能投入使用，大大节约了cpu计算......
两种手段可大大减少采集误差，提高精度。软件方法有算数平均值（是将N个数值作和，之后除以数值个数。）、滑动平均值滤波、卡尔曼、FFT等。 滑动均值滤波算法实现步骤如下：首先是传感器数据的获取，采用的ADC+循环......

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