卡爾曼濾波 文章 最新資訊
部署邊緣檢測AI與卡爾曼濾波，實現(xiàn)自鎖與打嗝模式
- 1? ?濾波這里用到了卡爾曼濾波，卡爾曼濾波是一種利用線性系統(tǒng)狀態(tài)方程，通過系統(tǒng)輸入輸出觀測數(shù)據(jù)，對系統(tǒng)狀態(tài)進(jìn)行最優(yōu)估計的算法。它在信號處理、控制理論、導(dǎo)航等領(lǐng)域有著廣泛應(yīng)用。1.1 核心思想與基本假設(shè)核心思想：通過融合系統(tǒng)的動態(tài)模型（預(yù)測）和實際觀測數(shù)據(jù)（校正），以遞歸方式估計系統(tǒng)狀態(tài)，最小化估計誤差的方差?；炯僭O(shè)：系統(tǒng)是線性的（或可近似線性化）。噪聲符合高斯分布（過程噪聲和觀測噪聲均為白噪聲）。初始狀態(tài)的估計誤差已知。1.2 數(shù)學(xué)模型與遞歸過程卡爾曼濾波基于兩個關(guān)鍵方程：預(yù)測方程
- 關(guān)鍵字： 202508 邊緣檢測AI 卡爾曼濾波 打嗝模式
一文搞懂《擴(kuò)展卡爾曼濾波融合IMU和ODOM》
- 1、什么是卡爾曼濾波？卡爾曼濾波（Kalman filtering）是一種利用線性系統(tǒng)狀態(tài)方程，通過系統(tǒng)輸入輸出觀測數(shù)據(jù)，對系統(tǒng)狀態(tài)進(jìn)行最優(yōu)估計的算法。由于觀測數(shù)據(jù)中包括系統(tǒng)中的噪聲和干擾的影響，所以最優(yōu)估計也可看作是濾波過程。就像移動靶在運動中，每一刻都有 “實際在哪”“跑多快”“往哪個方向拐” 這些真實狀態(tài)（對應(yīng)系統(tǒng)狀態(tài)向量x）。但狙擊手看不到這些 “真實值”，只能通過瞄準(zhǔn)鏡（傳感器）得到帶誤差的觀測（比如 “好像在 100 米處，可能偏左半米”）。觀測數(shù)據(jù)里的 “噪聲和干擾”，就像瞄準(zhǔn)鏡前的樹葉、霧
- 關(guān)鍵字： 卡爾曼濾波 信號調(diào)理
基于模糊PID的兩輪自平衡代步小車的設(shè)計*
- 兩輪自平衡代步小車集姿態(tài)信息感知、電機(jī)驅(qū)動、動態(tài)平衡控制于一體,設(shè)計難點在于姿態(tài)信息準(zhǔn)確感知與自平衡控制。姿態(tài)信息感知通過帶有自適應(yīng)降階卡爾曼濾波器的陀螺儀、加速度計集成傳感器來實現(xiàn)。針對傳統(tǒng)PID、LQR、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等自平衡控制方式的缺陷與不足，提出采用模糊PID控制。利用陀螺儀、加速度計、ARM微處理器、語音播報、LoRa通信等技術(shù)，設(shè)計出基于模糊PID的兩輪自平衡代步小車。詳細(xì)闡述了系統(tǒng)工作原理、系統(tǒng)架構(gòu)、硬件設(shè)計及相關(guān)程序設(shè)計。實踐表明，基于模糊PID的兩輪自平衡代步小車具有平衡穩(wěn)定、續(xù)航距離遠(yuǎn)
- 關(guān)鍵字： 202302 兩輪自平衡 模糊PID 陀螺儀 加速度計 ARM LoRa 卡爾曼濾波 姿態(tài)信息
基于PCI-E的慣組高速數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)設(shè)計與實現(xiàn)
- Design and implementation of high-speed data acquisition system for inertial measurement unit based on PCI express bus宋仔標(biāo)，崔洪亮，高倩，劉寧（火箭軍士官學(xué)校，山東 青州 262500）?????? 摘要：慣組數(shù)據(jù)的采集是進(jìn)行慣組標(biāo)定及導(dǎo)航姿態(tài)解算的基礎(chǔ)，其數(shù)據(jù)采集精度對慣組的標(biāo)定和導(dǎo)航精度有重要的影響。提出了一套基于PCI-E
- 關(guān)鍵字： 201904 PCI-E總線 慣性測量組合 數(shù)據(jù)采集 卡爾曼濾波
隨動式車載光電搜跟系統(tǒng)研究
- 為滿足武器系統(tǒng)外場試驗對目標(biāo)、背景及干擾的數(shù)據(jù)采集及其它制導(dǎo)系統(tǒng)的性能驗證，本文設(shè)計了一種隨動式車載光電搜跟系統(tǒng)。利用光學(xué)跟蹤平臺實現(xiàn)對動態(tài)目標(biāo)的搜索和跟蹤，同時控制車載轉(zhuǎn)臺隨動，車載轉(zhuǎn)臺可搭載導(dǎo)引頭等其它光學(xué)探測設(shè)備，提高了系統(tǒng)的負(fù)載能力。針對系統(tǒng)延時帶來的跟蹤誤差，采用卡爾曼濾波算法對目標(biāo)位置進(jìn)行預(yù)測。試驗結(jié)果表明，加入預(yù)測算法后，跟蹤平臺運動更加平穩(wěn)，跟蹤精度得到提高。針對設(shè)備間由于坐標(biāo)不一致及安裝精度和零位偏差帶來隨動誤差，通過位置補(bǔ)償對隨動控制指令進(jìn)行修正，改善了隨動觀測精度。系統(tǒng)采用模塊化設(shè)計
- 關(guān)鍵字： 光電跟蹤 卡爾曼濾波 預(yù)測 實時系統(tǒng) 201704
基于DSP的實時自動調(diào)平控制系統(tǒng)設(shè)計
- 摘要：穩(wěn)定平臺隔離載體運動的特性使其在軍事及民用領(lǐng)域中得到了廣泛的應(yīng)用。然而由于負(fù)載特性與工況的不同以及系統(tǒng)技術(shù)實現(xiàn)復(fù)雜等原因使得穩(wěn)定平臺的通用性不高。本文基于某武器系統(tǒng)的需要，對機(jī)電式雙軸實時穩(wěn)定平
- 關(guān)鍵字： TMS320F2812 實時自動調(diào)平 卡爾曼濾波 PID算法
卡爾曼濾波在電容觸摸屏坐標(biāo)定位中的應(yīng)用
- 電容觸摸屏在數(shù)據(jù)采集過程中不可避免地會產(chǎn)生系統(tǒng)噪聲，為了提高觸摸屏坐標(biāo)定位的精確度，在對原始數(shù)據(jù)進(jìn)行定位分析前，首先采用卡爾曼濾波方法對數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，再將數(shù)據(jù)在MATLAB中用定位算法計算出觸摸屏的坐標(biāo)值，并繪制坐標(biāo)點圖。結(jié)果表明，卡爾曼濾波確實能夠有效去除噪聲，從而提高觸摸屏坐標(biāo)定位的準(zhǔn)確性，具有很高的實用性。
- 關(guān)鍵字： 電容觸摸屏 卡爾曼濾波 坐標(biāo)定位 201610
基于MEMS慣性傳感器的兩輪自平衡小車設(shè)計
- 著重分析了兩輪自平衡小車的設(shè)計原理與控制算法，采用卡爾曼濾波算法融合陀螺儀與加速度計信號，得到系統(tǒng)姿態(tài)傾角與角速度最優(yōu)估計值，通過雙閉環(huán)數(shù)字PID 算法實現(xiàn)系統(tǒng)的自平衡控制。設(shè)計了以MPU-6050傳感器為姿態(tài)感知的兩輪自平衡小車系統(tǒng)，選用8位單片機(jī)HT66FU50A為控制核心處理器，完成對傳感器信號的采集處理、車身控制以及人機(jī)交互的設(shè)計，實現(xiàn)小車自主控制平衡狀態(tài)、運行速度以及轉(zhuǎn)向角度大小等功能。
- 關(guān)鍵字： 兩輪自平衡 姿態(tài)檢測 卡爾曼濾波 數(shù)據(jù)融合 PID 控制器 201603
雙天線GPS/SINS組合導(dǎo)航系統(tǒng)設(shè)計
- 本系統(tǒng)作為淺組合導(dǎo)航系統(tǒng)的一種，利用了雙天線定向GPS與光纖陀螺的組合，以基于DSP+FPGA多處理器結(jié)構(gòu)作為導(dǎo)航計算機(jī)平臺，在原有的位置與速度基礎(chǔ)上加入了姿態(tài)作為第三個量測量，應(yīng)用卡爾曼濾波算法將GPS姿態(tài)信息作為對慣性導(dǎo)航系統(tǒng)數(shù)據(jù)的初始值和修正。設(shè)計的系統(tǒng)通過跑車實驗驗證后表明達(dá)到了設(shè)計要求，具有實時性好，運算精度高等優(yōu)點。
- 關(guān)鍵字： GPS SINS 導(dǎo)航系統(tǒng) FPGA 卡爾曼濾波 201401
汽車二自由度數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)設(shè)計
- 引言汽車的二自由度橫擺角速度與側(cè)向加速度這兩個參數(shù)對汽車的穩(wěn)定性分析具有重要作用，是汽車主動安全的...
- 關(guān)鍵字： 二自由度 數(shù)據(jù)采集系統(tǒng) 卡爾曼濾波 ADIS16355
提高物流跟蹤系統(tǒng)定位精度的濾波算法
- 提出一種以MSP430單片機(jī)為控制核心，GPS和GsM為控制對象的物流跟蹤系統(tǒng)設(shè)計新方法；介紹該系統(tǒng)的整體結(jié)構(gòu)和軟硬件設(shè)計；同時還詳細(xì)介紹了卡爾曼濾波算法，以及強(qiáng)跟蹤卡爾曼濾波算法在物流跟蹤系統(tǒng)中的應(yīng)用。通過軟件仿真和試驗測量，驗證了該系統(tǒng)跟蹤結(jié)果的可靠性。該系統(tǒng)體積小、功耗低、定位精度高、實時跟蹤性好、接口友好，適合貴重物品等在長距離運輸跟蹤中的應(yīng)用。
- 關(guān)鍵字： 精度 濾波 算法 定位 系統(tǒng) 物流 跟蹤 提高 單片機(jī) GPS 卡爾曼濾波
卡爾曼濾波介紹
斯坦利.施密特(Stanley Schmidt)首次實現(xiàn)了卡爾曼濾波器.卡爾曼在NASA埃姆斯研究中心訪問時,發(fā)現(xiàn)他的方法對于解決阿波羅計劃的軌道預(yù)測很有用,后來阿波羅飛船的導(dǎo)航電腦使用了這種濾波器. 關(guān)于這種濾波器的論文由Swerling (1958), Kalman (1960)與 Kalman and Bucy (1961)發(fā)表.
目前,卡爾曼濾波已經(jīng)有很多不同的實現(xiàn).卡爾曼最初提出 [ 查看詳細(xì) ]
卡爾曼濾波相關(guān)帖子
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