介绍了卡尔曼滤波及各种改进算法,包括EKF,UKF等,并给出matlab仿真
2024/5/21 16:19:43 623KB ukf ekf matlab 仿真
1
本文首先介绍了GPS系统组成,在此基础上介绍了其定位的基本原理,然后通过对载体的运动进行动态建模将卡尔曼最优估计理论引入导航定位系统中,解决了滤波器的发散,非线性系统的线性化等一些常见问题,提高了系统的定位精度,并对卡尔曼滤波进行自适应的改进,进一步提高了其精确度和稳定性。
接着讨论了GPS定位的误差源和它们对定位精度的影响,并分析了怎样改进定位性能,并对GPS完整性进行了研究,在对卫星导航系统中现有RAIM算法进行研究的基础上,讨论了故障卫星的探测与分离方法,提出了一种新的有效的探测和分离故障卫星的方法。
文章的最后通过对整个定位过程进行仿真,对比了最小二乘算法和卡尔曼滤波算法的定位、测速精度以及其动态性能,并对所提出的新的RAIM算法进行了仿真,仿真结果表明了该算法的正确性及实用性。
1
这是用c++写的关于使用卡尔曼滤波跟踪的代码,供大家参考
2024/5/11 11:04:27 9.87MB 卡尔曼滤波 c++ 目标跟踪
1
GPS位置+速度两个观测量卡尔曼惯导航融合,观测传感器滞后的主要思想是,由于惯导的主体为加速度计,采样频率与更新实时性要求比较高,而观测传感器(气压计、GPS、超声波、视觉里程计等)更新相对比较慢(或者数据噪声比较大,通常需要低通造成滞后)。
在无人机动态条件下,本次采样的得到的带滞后观测量(高度、水平位置)已经不能反映最新状态量(惯导位置),我们认定传感器在通带内的延时时间具有一致性(或者取有效带宽内的平均时延值),即当前观测量只能反映系统N*dt时刻前的状态,所以状态误差(在这里指的是气压计与惯导高度、GPS水平位置与惯导水平位置)采用当前观测量与当前惯导做差的方式不可取,在APM里面采用的处理方式为:将惯导的估计位置用数组存起来,更具气压计和GPS的滞后程度,选取合适的Buffer区与当前观测传感器得到位置做差得到状态误差。
————————————————版权声明:本文为CSDN博主「NamelessCotrun无名小哥」的原创文章,遵循CC4.0BY-SA版权协议,转载请附上原文出处链接及本声明。
原文链接:https://blog.csdn.net/u011992534/article/details/78257684
2024/5/6 15:32:31 997KB 卡尔曼 数据融合 GPS
1
卡尔曼滤波跟踪视频目标matlab程序,简单易懂
2024/5/5 15:48:49 16KB 卡尔曼滤波
1
Title:卡尔曼滤波与维纳滤波现代时间序列分析方法Author:邓自立Source:2001,哈尔滨工业大学出版社,396pAbstract:
1
基于扩展卡尔曼滤波的车辆追踪项目,C++实现,CTRV模型,激光雷达和雷达传感器融合,详情见博客http://blog.csdn.net/adamshan/article/details/78359048
2024/5/3 20:39:34 854KB UKF
1
概率机器人的作者塞巴斯蒂安的授课PPT,包括离散滤波,fastslam,卡尔曼滤波,粒子滤波,运动模型,感知模型,slam等等
2024/4/24 20:06:10 21.71MB 概率机器人 人工智能 无人车之父
1
二维卡尔曼滤波,使用singer模型。
这是目标作机动时,卡尔曼滤波模型采用singer模型的matlab程序.
2024/4/23 22:53:30 1KB matlab kalman singer
1
数据同化的经典算法,集合卡尔曼滤波算法,用Matlab写的,里面附有一些参考文献,初学者适用
2024/4/11 18:20:37 6.92MB 集合卡尔 曼滤波算法
1
共 236 条记录 首页 上一页 下一页 尾页
在日常工作中,钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而,有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚,我总是得牢记打开钉钉应用,点击"工作台",再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌,会忘记打卡,导致考勤异常,影响当月的工作评价。而且,由于我使用的是苹果手机,有时候系统更新后,钉钉的某些功能会出现异常,使得打卡变得更加麻烦。 另外,我的家人使用的是安卓手机,他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说,每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误,导致打卡失败。 为了解决这些烦恼,我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习,我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。
2024-04-09 15:03 15KB 钉钉 钉钉打卡