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基于MATLAB的扩展卡尔曼滤波(EKF)结合UWB与IMU的割草机定位方法【附带Matlab源码 10906期】.zip

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简介：
本资源提供了一种利用MATLAB实现的EKF算法，用于融合超宽带（UWB）和惯性测量单元（IMU）数据，以提高割草机在作业过程中的定位精度。附带源代码供学习参考。 在Matlab领域上传的视频是由完整代码运行生成的，所有代码均能成功执行并通过测试，非常适合初学者使用。 1. 视频中展示了主函数`main.m`的内容以及其它调用的m文件；无需单独运行这些辅助文件。 2. 适用于Matlab版本为2019b。如遇问题，请根据错误提示进行相应修改或寻求帮助。 3. 运行步骤如下： - 步骤一：将所有相关文件放置在Matlab当前工作目录中； - 步骤二：双击打开`main.m`文件； - 步骤三：点击运行，等待程序执行完毕以获取结果。 4. 若有更多需求或疑问，请联系博主： 4.1 提供博客或资源的完整代码 4.2 复现期刊论文或者参考文献中的内容 4.3 定制Matlab程序 4.4 科研合作

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  • 基于MATLAB的扩展卡尔曼滤波(EKF)结合UWB与IMU的割草机定位方法【附带Matlab源码 10906期】.zip
    优质
    本资源提供了一种利用MATLAB实现的EKF算法，用于融合超宽带（UWB）和惯性测量单元（IMU）数据，以提高割草机在作业过程中的定位精度。附带源代码供学习参考。 在Matlab领域上传的视频是由完整代码运行生成的，所有代码均能成功执行并通过测试，非常适合初学者使用。 1. 视频中展示了主函数`main.m`的内容以及其它调用的m文件；无需单独运行这些辅助文件。 2. 适用于Matlab版本为2019b。如遇问题，请根据错误提示进行相应修改或寻求帮助。 3. 运行步骤如下： - 步骤一：将所有相关文件放置在Matlab当前工作目录中； - 步骤二：双击打开`main.m`文件； - 步骤三：点击运行，等待程序执行完毕以获取结果。 4. 若有更多需求或疑问，请联系博主： 4.1 提供博客或资源的完整代码 4.2 复现期刊论文或者参考文献中的内容 4.3 定制Matlab程序 4.4 科研合作
     
  • 【滤波定位】MATLAB实现卡尔曼滤波结合GPS与IMU的融合定位【附带Matlab源码 3604期】.mp4
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    本视频详细介绍了如何使用MATLAB进行卡尔曼滤波，将GPS和IMU数据融合以提高定位精度。内容包括原理讲解及代码实现，适合研究学习参考。 佛怒唐莲上传的视频均有对应的完整代码，这些代码均可以运行，并且已经亲测可用，适合编程新手使用。 1. 代码压缩包内容包括： - 主函数：main.m； - 其他调用函数：其他m文件。 无需手动操作运行结果效果图部分。 2. 运行所需的Matlab版本为2019b。如果在运行过程中遇到问题，可以根据提示进行相应的修改。 3. 代码的运行步骤如下： 步骤一：将所有文件放在Matlab当前工作目录下； 步骤二：双击打开main.m文件； 步骤三：点击运行按钮，等待程序完成并获取结果。 4. 如果有仿真咨询或其他服务需求，可以联系博主或者查看博客文章底部的联系方式。具体的服务包括： - 提供博客或资源完整代码； - 期刊或参考文献复现； - Matlab程序定制； - 科研合作。
     
  • 基于AOA的扩展卡尔曼滤波定位算法Matlab源码
    优质
    本项目提供了一种基于角度-of-arrival（AOA）技术的扩展卡尔曼滤波（EKF）定位算法的Matlab实现代码，适用于无线传感器网络中的节点精确定位。 TDOA AOA定位的扩展卡尔曼滤波算法Matlab源码
     
  • 基于TDOA-AOA的扩展卡尔曼滤波定位算法MATLAB源码
    优质
    本项目提供了一种结合到达时间差(TDOA)和到达角(AOA)信息的扩展卡尔曼滤波(EKF)定位算法的MATLAB实现，适用于室内高精度定位系统的研究与开发。 TDOA_AOA定位的扩展卡尔曼滤波算法MATLAB源代码。
     
  • 基于TDOA-AOA的扩展卡尔曼滤波定位算法MATLAB源码
    优质
    本项目提供了一种结合到达时差(TDOA)和角度-of-arrival(AOA)信息的扩展卡尔曼滤波(EKF)定位算法的MATLAB实现，适用于无线传感器网络中的节点精确定位。 关于TDOA_AOA定位的扩展卡尔曼滤波算法的MATLAB源代码。
     
  • 基于MATLAB的扩展卡尔曼滤波方法
    优质
    本研究探讨了在MATLAB环境下实现扩展卡尔曼滤波（EKF）的方法及其应用。通过理论分析与仿真验证，展示了EKF在非线性系统状态估计中的有效性和优越性能。 前段时间帮同学完成了基于MATLAB的扩展卡尔曼滤波毕业设计，并上传了相关代码供大家学习参考，直接打开即可正常运行。
     
  • EKF卡尔曼滤波.rar_PKA_扩展卡尔曼滤波器_卡尔曼滤波_扩展卡曼滤波
    优质
    本资源包含EKF（扩展卡尔曼滤波）相关资料，适用于深入学习PKA（概率知识适应）算法及卡尔曼滤波技术。内含基础理论与应用实例，适合研究和工程实践参考。 扩展卡尔曼滤波（EKF）程序已开发完成，并且仿真结果已经保存在文件夹内，这是一个非常好的程序。接下来将详细介绍卡尔曼滤波器的工作原理，从线性卡尔曼滤波器开始入手，对比分析扩展卡尔曼滤波与线性化卡尔曼滤波之间的差异。我们将从系统模型到具体的算法流程进行讲解，并详细解释这些不同之处。
     
  • 基于GPS-IMU组合定位的卡尔曼滤波方法
    优质
    本研究提出了一种利用GPS和IMU数据融合的卡尔曼滤波算法，有效提升移动设备在信号弱或无GPS情况下的定位精度与稳定性。 clear all; N = 100; T = 4 * pi / N; t = 0 : (4 * pi - T) : 4 * pi - T; w = 2 * pi / (24 * 3600); X1 = zeros(15, N); X2 = zeros(15, N); L = zeros(6, N); % 初始化 X2(:, 1)=[1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0 ,0 ,0 ,0]; X1(:,1)= X2(:,1); E = eye(15); % W矩阵定义 W=[zeros(3),-w*eye(3); w*eye(3), zeros(3)]; A=zeros(15, 15); A(1:3,4:6) = eye(3); A(4:6,4:6)= -2 * W; for i=10 : 12 A(i,i)=-1/7200; end for i=13 : 15 A(i,i)=-1/1800; end A = eye(15)+A*T + A*A*(T.^2)/2; Z1=zeros(15, 15); Z2=eye(15); R=eye(6); Q=zeros(15, 15); Q(15, 15)= 1; K = zeros(15, 6); H=zeros(6, 15); for i = 1 : 6 H(i,i) = 1; end % 噪声L的生成 for i=1:N L(:,i)=zeros(6,1); L(1,i)=randn(1); end % 状态更新和预测循环 for i=2 : N X1(:,i) = A * X2(:,i-1); Z1=A*Z2*A+Q; K=Z1*H/(R + H*Z1*H); X2(:,i)=X1(:,i)+K*(L(:,i)-H*X1(:,i)); Z2=(eye(15) - K * H)*Z1; end % 绘图 plot(t, L(1,:), g.); hold on; plot(t, X1(1,:), r.);