运动学状态估计:利用EKF对车辆的横纵向位置、行驶轨迹、横摆角、车速、加速度和横摆角速度等运动学参数进行估计。 全局状态估计:结合IMU和GPS数据,利用EKF进行全局位置、速度和姿态的估计。讨论EKF如何融合这两种传感器的数据,以提高估计的准确性和鲁棒性。
【基于EKF的传感器融合的UWB-IMU】利用超宽带测距和通信进行稳健的目标相对定位、在GPS拒绝的环境中基于超宽带的多无人机定位系统(Matlab代码实现) 荔枝科研社 编程与仿真领域爱好者(微信公众号:荔枝科研社),欢迎您的交流 目录 收起 ⛳️赠与读者 1 概述 2 运行结果 3 参考文献 4 Matlab代码、数据、...
融合技术详解：论文还介绍了扩展卡尔曼滤波器（EKF）和无迹卡尔曼滤波器（UKF）等先进的贝叶斯滤波技术。这些技术能够有效地融合GPS和IMU的数据，为自动驾驶车辆提供无缝和可靠的导航支持。方法 为了进一步提升自动驾驶车辆导航系统的稳健性和准确性，作者提出了一种创新的方法：采用无迹卡尔曼滤波器（UKF）来融合全球定...
■估计和更新预测值的不确定性 图8.EKF算法(简化)。 ▲传感器融合: ■在典型的基于机器人操作系统(ROS)的系统中,视觉传感器以及IMU和车轮里程计(图9)使用流行的基于ROS的开源软件包robot_localization3进行融合,该软件包以EKF算法为核心。该软件包可以融合不限数量的传感器和各种传感器输入,如IMU、轮速和里程计。r...
这种融合旨在利用GPS的全球定位能力和IMU的相对运动,从而增强自动驾驶车辆导航系统的稳健性和准确性。应用先进的贝叶斯滤波技术,特别是扩展卡尔曼滤波器(EKF)和无迹卡尔曼滤波器(UKF),有助于有效地集成这些传感器。这种方法确保了无缝和可靠的导航,这对自动驾驶车辆的可靠运行至关重要,特别是在GPS信号受损的环境中。
在典型的基于机器人操作系统(ROS)的系统中,视觉传感器以及IMU和车轮里程计(图9)使用流行的基于ROS的开源软件包robot_localization3进行融合,该软件包以EKF算法为核心。该软件包可以融合不限数量的传感器和各种传感器输入,如IMU、轮速和 里程计。robot_localization给出的姿态输出包括机器人位置和方向的3D估计以及线/角...
拓展卡尔曼滤波(EKF)是一种有效的数据融合算法,它能够估计非线性系统的状态。在IMU和GPS数据融合中,我们可以将位置和速度作为状态变量,利用IMU提供的高频数据对状态进行预测,并使用GPS数据对状态进行更新。 二、拓展卡尔曼滤波算法 状态预测 根据IMU的测量数据,我们可以预测下一时刻的状态。假设状态向量为X = [x, ...
图8.EKF算法(简化)。 ► 传感器融合: ■ 在典型的基于机器人操作系统(ROS)的系统中,视觉传感器以及IMU和车轮里程计(图9)使用流行的基于ROS的开源软件包robot_localization3进行融合,该软件包以EKF算法为核心。该软件包可以融合不限数量的传感器和各种传感器输入,如IMU、轮速和里程计。robot_localization给出的姿态...
常见的融合算法有互补滤波,拓展卡尔曼滤波(EKF),粒子滤波等。其中EKF能够实现非线性系统状态估计,算力消耗相对较低,得到最为广泛的应用。但是,EKF本身是一个复杂的最优估计器,开源飞控PX4的EKF2算法,同时进行24维的状态优化。除了估计算法,实际各传感器时间同步,多速率等问题也需要科学地处理。
这种融合旨在利用GPS的全球定位能力和IMU的相对运动,从而增强自动驾驶车辆导航系统的稳健性和准确性。应用先进的贝叶斯滤波技术,特别是扩展卡尔曼滤波器(EKF)和无迹卡尔曼滤波器(UKF),有助于有效地集成这些传感器。这种方法确保了无缝和可靠的导航,这对自动驾驶车辆的可靠运行至关重要,特别是在GPS信号受损的环境中。