这个过程被称为“扩展卡尔曼滤波训练”(EKF training),它用来替代传统的梯度下降算法进行神经网络训练。 3.EKF+BP的优势 通过结合EKF和BP神经网络,可以利用EKF的递归估计能力和BP神经网络的自适应学习能力,实现对非线性系统状态的更精确估计。 四、粒子滤波(PF)在轨迹估计中的应用 粒子滤波(PF)简介 粒子滤波是一种...
下面是一个简单的基于扩展卡尔曼滤波的目标跟踪定位算法的描述,以及一个简化的MATLAB程序实现。 算法描述 1.初始化:设置初始状态估计值(例如位置和速度)以及初始的估计误差协方差矩阵。 2.预测:根据上一时刻的状态估计值和模型预测下一时刻的状态。 3.更新:结合观测数据和预测值,使用扩展卡尔曼滤波算法更新状态估计...
博主简介:擅长智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划、无人机等多种领域的Matlab仿真,相关matlab代码问题可私信交流。 部分理论引用网络文献,若有侵权联系博主删除。
和磁力计,以满足不同应用的需求。 - 实现了多种姿态解算算法,如 卡尔曼滤波 、扩展卡尔曼滤波等,以提高导航系统的精度和稳定性。 - 提供了丰富的数据处理和分析功能,包括数据校准、误差补偿、 数据融合 等,以确保导航系统的可靠性和准确性。 - 支持实时导航和后处理导航两种模式,以满足不同用户的实时性和精度要...
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本文提出了一种使用自适应扩展卡尔曼滤波器的姿态估计算法,用于低成本微机电系统(MEMS)三轴加速度计和陀螺仪,即惯性测量单元(IMUs)。尽管这些MEMS传感器相对便宜,但它们提供的测量比传统高质量陀螺仪和加速度计更不准确。为了能够在所有情况下精确地使用这些低成本的MEMS传感器,提出了一种新颖的姿态估计算法,用于融合...
BP神经网络(Backpropagation Neural Network)是一种常见的机器学习算法,可以用于预测和分类任务,包括状态估计。扩展卡尔曼滤波(Extended Kalman Filter, EKF)和UKF(Unscented Kalman Filter)是用于非线性系统状态估计的经典滤波器,UKF结合了EKF的优点,并对非线性性能有更好的处理。粒子滤波(Particle Filter, PF)是一种...
利用激光雷达传感器和角点提取的扩展卡尔曼滤波SLAM,通过激光雷达2D传感器感知墙壁,并使用分割和合并算法提取角点,以及通过最小二乘法进行直线估计的SLAM导航。 ## 基于激光雷达和扩展卡尔曼滤波的SLAM导航研究 1. 引言 SLAM(Simultaneous Localization and Mapping)技术允许机器人在未知环境中构建地图并同时定位自身。本研...
摘要——本文探讨了基于不变扩展卡尔曼滤波器(RI-EKF)的同时定位与地图构建(SLAM)算法的收敛性和一致性特性。证明了该算法的基本收敛性质,这些证明不需要在运动和观测模型的雅可比矩阵处于地面真实值时进行限制性假设。同时指出,与仅在确定性刚体变换下不变的基于SO(3)的EKF SLAM算法(SO(3)-EKF)相比,RI-EKF的输...