第二部分:扩展卡尔曼滤波的引入 尽管卡尔曼滤波在处理线性系统方面表现出色,但对于非线性系统,特别是那些包含非线性状态转移或观测方程的系统,卡尔曼滤波不再适用。为了解决这个问题,扩展卡尔曼滤波应运而生。 2.1 扩展卡尔曼滤波与卡尔曼滤波的区别 卡尔曼滤波是基于线性动态模型和线性观测模型的,因此对于非线性系统不...
在定参情况下,我们采用了容积卡尔曼滤波(CKF)算法来实现锂电池SoC的计算仿真模型。CKF是一种基于扩展卡尔曼滤波器的容积卡尔曼滤波算法,它通过构建容积矩阵来存储历史数据和测量信息,从而提高了滤波的效率和准确性。 在实现过程中,我们首先定义了电池参数和状态估计模型,然后使用EKF算法进行状态估计和误差校正。通过迭代...
扩展卡尔曼滤波是卡尔曼滤波的一种扩展,可以处理非线性系统。与传统的卡尔曼滤波不同,扩展卡尔曼滤波使用线性化的动态模型和测量模型来进行状态预测和更新。具体而言,扩展卡尔曼滤波通过在每次迭代中对非线性函数进行线性化,将非线性系统转化为线性系统进行处理。 在实际应用中,扩展卡尔曼滤波广泛用于目标跟踪、导航和定...
解读【卡尔曼滤波-目标追踪】视频教程,从理论到实践!(卡尔曼滤波python/卡尔曼滤波C语言扩展卡尔曼滤波)共计6条视频,包括:1. 1-卡尔曼滤波通俗解释、2. 2-卡尔曼滤波要完成的任务、3. 3-任务本质分析等,UP主更多精彩视频,请关注UP账号。
在自动驾驶、机器人、AR领域等应用广泛。卡尔曼滤波器使用类似马尔可夫链的性质,假设系统状态只与上一时刻的系统状态有关。基础的卡尔曼滤波器使用线型方程对系统状态进行建模。为了能够应用到非线性系统,扩展卡尔曼滤波器利用泰勒展开,并只保留一次项,抛弃高次...
扩展卡尔曼滤波的精度取决于以下哪几项?A.系统模型的非线性度B.观测模型的非线性度C.状态量的选择D.初始参数的设定搜索 题目 扩展卡尔曼滤波的精度取决于以下哪几项? A.系统模型的非线性度B.观测模型的非线性度C.状态量的选择D.初始参数的设定 答案 ABD 解析...
扩展卡尔曼滤波通过线性化非线性系统来近似其转移和观测方程,使得经典卡尔曼滤波也能够应用于非线性系统中。 二、步骤 扩展卡尔曼滤波的步骤分为预测和更新两个部分。 1.预测:预测状态的状态估计值和协方差矩阵。 2.更新:更新状态的状态估计值和协方差矩阵。 具体步骤如下: 预测: (1)计算状态预测值。 (2)计算...
1.算法描述 EKF扩展卡尔曼滤波要解决的是卡尔曼滤波不适用于非线性模型的问题。其和卡尔曼滤波算法结构相同,只是将非线性模型线性化,然后再应用卡尔曼滤波完成状态估计。 扩展卡尔曼滤波的初始化,需要将各个变量进行设置,对于不同的运动模型,状态向量是不一样的。为了
扩展卡尔曼滤波是一种常见的非线性系统的估计方法。它将卡尔曼滤波的线性模型扩展到非线性模型。其主要思想是通过线性化非线性系统模型来逼近真实状态,然后应用卡尔曼滤波算法进行状态估计。 扩展卡尔曼滤波的基本步骤包括两个阶段: 1.预测阶段 在此阶段,根据上一个时刻系统的状态和控制输入,估计当前时刻系统的状态和协...
基于扩展卡尔曼滤波的目标跟踪仿真 1.算法仿真效果 matlab2022a仿真结果如下: 2.算法涉及理论知识概要 在WSN中,人们通过飞机撒播或手动分布等方式,把许多传感器节点随意撒播在监控区域(sensor field)中或者周边,这些传感器节点自组织组建了网络。传感器节点把感知信息通过除它之外的传感器节点进行传递,在逐跳传递时,其它...