UKF算法是对非线性函数的概率密度分布进行了近似,用一系列确定样本来逼近状态的后验概率密度,而不是对非线性函数进行近似,不需要对雅可比矩阵进行求导。同时,UKF没有把高阶项忽略,因此对于非线性分布的统计量有较高的计算精度,有效地克服了EKF的估计精度低、稳定性差的问题。 四、交互多模型卡尔曼滤波 在kalman滤波...
KF,EKF,IEKF 算法的基本原理并构建推导出四轮前驱自主移动机器人的运动学模型和观测模型(Matlab代码实现), 视频播放量 59、弹幕量 0、点赞数 1、投硬币枚数 0、收藏人数 0、转发人数 0, 视频作者 荔枝科研社, 作者简介 编程与仿真领域爱好者(微信公众号:荔枝科研社),
本篇报告全面说明了 KF,EKF,IEKF 算法的基本原理;构建推导出四轮前驱自主移动机器人的运动学模型和观测模型;详尽全面的解释推导了实验所中使用的 EKF SLAM 算法的系统模型、预测过程、过修正程、已知知 ID 和未知 ID 数据关联算法及状态向量增广的详细过程,实验内容包括数据生成实验,EKF SLAM 预测与单纯模型预测对比...
通过MonteCarlo仿真得到了滤波误差,结果表明:对非线性观测模型定位时,采用单 站伪线性KF算法,在x,y,z方向的滤波时间均在20个周期以内,均方根误差(RootMeanSquareError, RMSE)在0-1之间;而两站点EKF算法的滤波时间则在25～30个周期之间,均方根误差在1以上. 关键词: 扩展卡尔曼滤波;非线性观测模型;伪线性卡尔...