解决状态估计问题需要一定程度的最优化背景知识。 状态估计问题 批量状态估计与最大后验估计 经典的SLAM模型由一个运动方程和一个观测方程构成: x_k是相机的位姿,可以用T_k∈SE(3)表达。运动方程与输入的具体形式有关。观测方程由真空相机模型给定。假设在x_k处对路标y_j进行了一次观测,对应到图像上的像素...
在SLAM的一般情况下,我们可以获得相机观测数据和运动输入数据,然后根据数据对相机(也即机器人本体)进行位姿估计,将以上过程表示为数学形式即: 可见,求最大后验概率问题经过贝叶斯法则,变成了求最大化似然概率和先验概率的乘积: 进一步当...
在卡尔曼状态估计问题中,当我们把离散系统的状态估计问题通过取极限的方式转化成为了连续时间的状态估计问题时,我们也得到了一个形式几乎完全相同的Riccati方程。 考虑一个连续时间的线性系统,其状态方程为: (2)x˙(t)=Ax(t)+Bu(t)+w(t)y(t)=Cx(t)+v(t)w(t)∼N(0,Q)v(t)∼N(0,R) 可以到...
针对SLAM中的状态估计问题,主要有两种方法: 增进/渐进(incremental) 在SLAM的过程中数据随着时间产生,对于当前的估计状态,可以根据新数据更新这个估计状态,此方法称为滤波器,例如EKF-SLAM、MSCKF、OPENVINS等。 批量(batch) 将(0-k)时刻的数据收集到一起,然后通过收集的数据估计pose的轨迹。在数据序列中取一个固定...
状态估 计程序对于 scada 的遥信错误都有粗检测功能,对于明显错误的开关刀闸状态, 状态估计能够在拓扑分析之前就将其状态纠正过来,但是,这个功能只是粗检查 功能,并不能纠正 scada 的所有的开关刀闸错位问题,所以,当状态估计的结果 发生局部不合理时,首先要确定状态估计所取到的开关刀闸状态是否和运行设备 的状态...
由于噪声的存在,当我们把估计的轨迹与地图代入SLAM的运动、观测方程时,他们并不会完美的成立 此时就调整状态的估计,使得误差最小化 该问题有何结构 由许多个误差的平方和(Sigma范数和组成) 虽然总体维度高,但每个项很简单,只关联2个变量 如果用李代数表达位姿,那么是无约束优化问题 ...
解析 答:电力系统状态、估计是为其他高级功能提供可靠数据集,状态估计是利用实时测量系统的冗余度来提高精度,估计出系统运行状态、冗余度越大、估计值和实际值越接近,尽可能使状态变量的估计值和测量值的误差平方最小,使用加权最小二乘法列出所需算术式,对其求导,并使其导数为零,求的估计值可近似看。
猜测可能有3个原因，2个是考虑因素的问题，1个是状态估计模型的问题，但不一定：1、变压器并列运行了，但并不严格满足并列运行的条件，比如阻抗和变比不相等，导致出现无功循环功率；2、变压器母线并联有电容器或电抗器，但是因为老化等问题，用额定功率和额定电压算出来的电抗参数不准确，导致无功估计出现...
【一起读书】视觉SLAM十四讲 第6讲(下)多元高斯分布|机器人状态估计|总结了状态估计问题的若干种处理思路|最大后验概率到最大似然估计的转化|贝叶斯法则的运用全日制学生混 立即播放 打开App,一起发弹幕看视频100+个相关视频 更多1.7万 103 2:20:08 App 【一起读书】视觉SLAM十四讲 第6讲(终)Ceres等优化库...
车辆行驶过程中的状态估计问题综述