using namespace std; using namespace Eigen; class kalmanFilter { public: vector<VectorXd> measurements; kalmanFilter(); ~kalmanFilter(); VectorXd measusre_data(VectorXd single_meas); void test(); private: VectorXd Measurement_update_0(vector<VectorXd> measurements, int i=0) { VectorXd z = m...
卡尔曼滤波器(Kalman filter)是一种高效的递归滤波器, 能够从一系列包含噪音的测量值中估计动态系统的状态. 因为不需要存储历史状态, 没有复杂计算, 非常适合在资源有限的嵌入式系统中使用. 常用于飞行器的导引, 导航及控制, 机械和金融中的时间序列分析, 轨迹最佳化等. 卡尔曼滤波不需要假设误差是正态分布, 但...
因此,尽管地标在固定的全局坐标系中是静止的,但它们的位置估计会不断变化。然而,研究表明,这种以机器人为中心的表述在估计器的一致性方面表现更好。Guerreiro等人[5]还报告了一个在机器人中心坐标系中制定的SLAM问题的卡尔曼滤波器。此外,在文献[6]中还指出,EKF SLAM中的不一致性与SLAM问题的部分可观测性[7][8...
卡尔曼滤波器是一种递归滤波器,用于估计动态系统的状态。它可以根据观测值和系统模型来更新状态估计值,并给出估计值的不确定性。卡尔曼滤波器广泛应用于各种领域,如导航、控制和信号处理。 3. 基于卡尔曼滤波器的SOC估计方法 基于卡尔曼滤波器的SOC估计方法是一种常用的SOC估计方法。该方法将电池建模为一个动态系统...
【摘要】 前言本文是观看DR_CAN老师的视频后,简单总结了一下的笔记,并根据思路写了示例代码;这里主要讲使用卡尔曼滤波器进行数据融合。视频地址:https://www.bilibili.com/video/BV12D4y1S7fU数据融合 Date Fusion这里从一个例子开始,用“两个称”来称同一个物体,得到两个结果;第一个称结果是30g,第二个称结构...
摘要:本文开发了一种基于广义最大似然法(称为GM-IEKF)的鲁棒迭代扩展卡尔曼滤波(EKF),用于估计电力系统在受到干扰时的状态动态。所提出的GM-IEKF动态状态估计器能够比传统的EKF和无迹卡尔曼滤波器(UKF)更快、更可靠地跟踪系统瞬变,这要归功于其批处理模式回归形式以及对创新和观测异常值的鲁棒性,即使在杠杆位置...
以下是Python实现卡尔曼滤波器的代码: import numpy as np #初始化状态向量x和协方差矩阵P x = np.array([[0], [0]]) #初始状态向量x P = np.array([[1, 0], [0, 1]]) #初始协方差矩阵P #初始化测量噪声协方差矩阵R和系统噪声协方差矩阵Q R = np.array([[0.1, 0], [0, 0.1]]) #测...
【状态估计】将变压器和LSTM与卡尔曼滤波器结合到EM算法中进行状态估计(Python代码实现) 荔枝科研社 301 0 具有梯度流的一类系统的扩散图卡尔曼滤波(Matlab代码实现) 荔枝科研社 59 0 【状态估计】线性卡尔曼滤波器、粒子滤波器、Σ点滤波器和扩展研究(Matlab代码实现) 荔枝科研社 217 0 【水下机器人建模】...
【摘要】 前言本文是观看DR_CAN老师的视频后,简单总结了一下的笔记,并根据思路写了示例代码;这里主要讲卡尔曼滤波器与递归算法。视频地址:https://www.bilibili.com/video/BV1ez4y1X7eR 一、卡尔曼滤波器卡尔曼滤波器,Kalmen Filter;可理解为是一种算法:最优化 递归 数字处理 算法。它更像一种观测器,而...