拓展卡尔曼滤波算法一般分为两个步骤: (1)预测步骤:利用模型和当前状态对未来的状态进行估计。 (2)更新步骤:利用观测结果对预测值进行校正,重新估计未来状态的值。 拓展卡尔曼滤波算法实际上是一种迭代算法,反复地将预测步骤和更新步骤交替重复进行,只有这样才能不断优化估计值,以使得观测值和实际值保持一致。 拓展...
卡尔曼滤波算法作为一种融合了数学和工程的高级算法,在目标跟踪中也发挥着重要作用。本文将介绍拓展型自适应强跟踪卡尔曼滤波算法,并讨论其在目标跟踪中的应用。 一、拓展型自适应强跟踪卡尔曼滤波算法的概念。 拓展型自适应强跟踪卡尔曼滤波算法是一种利用自适应强跟踪方法对卡尔曼滤波算法进行拓展和改进的算法。它...
在EKF模型与里程计算法的基础上，本文利用MATLAB编写程序对机器人的定位进行研究分析。首先，我们对EKF模型和里程计算法的原理进行简要介绍。EKF模型是一种基于贝叶斯滤波理论的状态估计方法，在未知噪声干扰的情况下，通过观测值和动态模型对状态进行估计，从而得到对目标状态的最优估计。里程计算法则是通过计算轮子的旋转...
电池寿命预测模型,利用NASA公开数据验证,采用双指数电池寿命衰减模型,卡尔曼滤波预测,预测效果好。 程序设计 完整程序和数据获取方式:私信博主回复Matlab基于拓展卡尔曼滤波算法的电池寿命预测模型。
非高斯情况下的GNSS/INS组合导航，定位精度较高；考虑到状态向量维数且尽可能减少粒子数，间接法粒子滤波（PF）可以选用拓展卡尔曼滤波（EKF）来提供更优的建议密度函数；直接法PF适用于状态方程非线性情况，对各导航子系统的输出参数进行滤波估计，但滤波精度不如间接法的EKF算法和PF算法。
本发明公开了一种基于改进拓展卡尔曼滤波算法的锂离子电池SOC估算方法,读取电池SOC初始值,再建立锂离子电池的二阶等效电路模型,得出状态空间方程,再得到开路电压数据与荷电状态数据的关系,对模型方程进行离散化处理后将改写成最小二乘形式,运用变遗忘因子最小二乘法并结合开路电压与荷电状态之间的关系,通过所输入的数...
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; ...
间接法拓展卡尔曼滤波适用于弱非线性,非高斯情况下的GNSS/INS组合导航,定位精度较高;考虑到状态向量维数且尽可能减少粒子数,间接法粒子滤波(PF)可以选用拓展卡尔曼滤波(EKF)来提供更优的建议密度函数;直接法PF适用于状态方程非线性情况,对各导航子系统的输出参数进行滤波估计,但滤波精度不如间接法的EKF算法和PF算法...