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EKF-SLAM

  • 目标跟踪算法

    各种目标跟踪算法,有ekf, ukf,pf等,内容详尽,资料全面,附有文档说明

    标签: ekf ukf pf maltlab实现

    上传时间: 2020-03-02

    上传用户:peak9527

  • RTKLIB完整手册

    本文档主要是对 RTKLIB Manual中关于GUI的使用、开源代码定位所用的模型以及EKF,严格按照手册的解释,并添加了一些自己的见解;同时,还包括如何在Visual Studio 中进行调试、如何进行单点定位、差分定位,做了详尽的说明!

    标签: RTKLIB

    上传时间: 2021-10-16

    上传用户:默默

  • 同源多传感器加权数据融合算法的研究

    在工业应用中常用一组传感器对问一个被测量目标在一个过程的不同位置进行测量,然而由于每个传感器位于过程的不同位置,它们将不问程度的受到嗓声的干扰,为了从被嗓声干扰的多传感器测量值中获得更准确的测量结果,霱要进“步研究多传感器的融合理论多传感器数据融合系统的关键在于如何充分利用各个传感器的信息,得到对被测参数的最优估计,本文主要研究了以加权的方式进行多传感器数据融合的方法,即研究如何对每个传感器进行加权,从而得到对被测参数最优佑计的方法为此本文在介绍了多传感器数据融合技术的基础上,首先研究了基于奇异值分解的数据融合算法,通过对传感器测量值构成的矩阵进行奇异值分解,利用每个传感器测量值所对应的奇异值,可以估计出对每个传感器权值的最优估计,从而在不要任何先验知识的条件下,可仅由多传感器的测量值,利用提出的算法得到在最小均方误差意义下的被测参数的最优估计,此外,在许多工业过程中,人们利用多传感器测量同一过程参数以控制该参数在过程中的不同位置能根据需要进行合理分布,此时人们希望利用多传感器融合的测量结果,对每一个传感器的测量数据进行重建,以获得对每一个传感器的测量结果进行更为准确的估计。为此,本文进一步研究了基于小波降噪和数据融合的传感器数据重建算法,仿真和实验结果都说明提出算法是有效的,最后,研究了非线性动态系统的状态融合问题,研究了加权无气味卡尔曼滤波(UKF)方法,研究表明无气味卡尔曼波波能克服了扩展卡尔曼滤波(EKF)在状态融合估计中的不足,可以得到了更准确的状态融合估计结关键词多传感器系统,数据融合,奇异值分解,UKF

    标签: 传感器 数据融合

    上传时间: 2022-03-16

    上传用户:aben

  • S32K144的主从式BMS主控单元设计

    目前电动汽车主要以锂电池作为动力来源,为了提高锂电池的使用时间和安全性,为锂电池提供安全良好的运行环境,电池管理系统应运而生。BMS主控单元基于S32K144汽车级单片机,通过主从式网络控制结构能够对锂电池的各个参数进行采集与分析。采用扩展卡尔曼滤波对电池的荷电状态(SOC)进行估算,克服普通估算方法无法避免电池内阻误差的缺点,通过Matlab/Simulink软件仿真验证可使估算误差达到2%以内。At present,electric vehicles mainly use lithium batteries as the power source.In order to improve the running time and safety of lithium batteries,a safe and good operating environment for power batteries is provided,and a battery management system(BMS) has emerged.The BMS main control unit is based on the S32K144 automotive-grade control chip.Through the master-slave network control structure,it can collect and analyze the various parameters of the lithium battery.The Extended Kalman Filter(EKF) is used to estimate the state of charge(SOC) of the battery,which overcomes the shortcomings of the internal estimation method that cannot overcome the internal resistance error of the battery.It can be verified by Matlab/Simulink software simulation.The estimation error is within 2%.

    标签: s32k144 bms

    上传时间: 2022-03-26

    上传用户:XuVshu