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...
1 概述 本文讲解扩展卡尔曼滤波(EKF) 和全球定位系统 (GPS) 的原理和算法。它旨在提供相对易于实现的 EKF。它还简要介绍了用于 GPS 的卡尔曼滤波算法。在 EKF 示例中,使用 EKF 和最小二乘法进行 GPS 定位的原始数据和解决方案。 2 运行结果 部分代码: load SV_Pos % position ofsatellites load SV_Rho % ...
从可观测性的角度研究基于扩展卡尔曼滤波器(EKF)的同时定位与地图构建(SLAM)中的不一致性问题(Matlab代码实现), 视频播放量 91、弹幕量 0、点赞数 2、投硬币枚数 1、收藏人数 1、转发人数 0, 视频作者 荔枝科研社, 作者简介 编程与仿真领域爱好者(微信公众号:荔枝科
基于EKF(拓展卡尔曼滤波器)与里程计算法的机器人定位的MATLAB程序 使用EKF模型与里程计模型(Odometry)对机器人进行定位,定位的结果跟GPS定位的真实值作比较,验证两种算法的可行性。 可以看出,EKF模型、里程计模型(Odometry)估计的误差变化趋势不同。 EKF模型估计的误差总体趋势平稳,稳定在一定范围内; 而里程计模型(Odo...
1. 使用卡尔曼滤波器的目的 我们假设你建造了一个可以在树林里行走的小机器人,为了精准的进行导航,机器人需要每时每刻都知道它自己的位置 我们用符号 来表示机器人的状态变量,在此处我们假设状态变量只包含机器人的位置和速度: 需要注意的是,状态只是一列和你系统有关的变量,它可以是任何的变量,不仅限于位置和速...
1.算法运行效果图预览 2.算法运行软件版本 MATLAB2022a 3.算法理论概述 随着传感器网络技术的不断发展,目标跟踪作为其核心应用之一,在军事、民用等领域中得到了广泛的关注。扩展卡尔曼滤波(EKF)作为一种有效的非线性滤波方法,被广泛应用于传感器网络的目标跟踪中。 传
matlab2013b 2.本算法理论知识 传感器信息融合扩展卡尔曼滤波定位 步骤: 1.里程计位置估计 小车速度200mm/s(距离单位均按照mm来设计),里程计线速度误差0.01,旋转角速度误差0.1。 2.超声波卫星距离测量位置观测 一个超声波发生器作为卫星发射超声波信号,其在全局地图的坐标已知, 两个超声波接收器在小车上,获取两个...
姿态估计指的是通过传感器数据来估计无人机的姿态,包括飞行器的姿态角(滚转、俯仰和偏航角)以及位置和速度信息。准确的姿态估计对于无人机的导航、控制和自主飞行至关重要。本文将介绍一种基于扩展卡尔曼滤波(EKF)的四旋翼无人机姿态估计算法流程。EKF是一种常用的滤波算法,通过将系统模型与测量数据进行融合,可以提供...
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对PMSM进行状态估计,最后通过Matlab/Simulink对该方案进行仿真分析。 一、扩展卡尔曼滤波 1.1.扩展卡尔曼滤波的原理 前面章节介绍了什么是状态观测器,并对状态观测器增加反馈,通过反馈来不断的修正状态观测器...
MATLAB2022a 3.算法理论概述 随着传感器网络技术的不断发展,目标跟踪作为其核心应用之一,在军事、民用等领域中得到了广泛的关注。扩展卡尔曼滤波(EKF)作为一种有效的非线性滤波方法,被广泛应用于传感器网络的目标跟踪中。 传感器网络是由分布在空间中的多个传感器节点组成,这些节点通过无线通信方式相互连接,共同协作完成对...