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卡尔曼滤波EKF双领航AUV交替领航(定位误差与真实、EKF及DR轨迹对比)【附Matlab源码 4631期】.mp4

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简介:
本视频探讨了基于卡尔曼滤波EKF的双领航AUV系统在定位误差分析中的应用,通过比较定位误差以及EKF与DR( Dead Reckoning)轨迹,展示交替领航策略的优势,并提供Matlab源码供参考学习。适合对水下机器人导航及定位技术感兴趣的科研人员和技术爱好者。 Matlab研究室上传的视频均有对应的完整代码可供运行,并已验证有效,适合初学者使用。 1、代码压缩包内容包括: 主函数:main.m; 其他调用函数文件;无需单独运行。 包含程序运行结果示例图。 2、支持版本为 Matlab 2019b。如在该版本下无法正常运行,请根据提示进行相应修改,或寻求帮助(如有疑问可直接询问)。 3、具体操作步骤如下: 第一步:将所有代码文件放置于Matlab的当前工作目录中; 第二步:双击打开main.m 文件; 第三步:点击执行程序,等待其完成以获取结果。 4、关于仿真咨询与服务需求,请联系博主(如需完整代码提供、期刊复现或其他定制化编程等): - 博客或资源相关代码的供给 - 依据文献进行实验重现 - Matlab项目的个性化开发 - 科研合作事宜

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  • EKFAUVEKFDR)【Matlab 4631】.mp4
    优质
    本视频探讨了基于卡尔曼滤波EKF的双领航AUV系统在定位误差分析中的应用,通过比较定位误差以及EKF与DR( Dead Reckoning)轨迹,展示交替领航策略的优势,并提供Matlab源码供参考学习。适合对水下机器人导航及定位技术感兴趣的科研人员和技术爱好者。 Matlab研究室上传的视频均有对应的完整代码可供运行,并已验证有效,适合初学者使用。 1、代码压缩包内容包括: 主函数:main.m; 其他调用函数文件;无需单独运行。 包含程序运行结果示例图。 2、支持版本为 Matlab 2019b。如在该版本下无法正常运行,请根据提示进行相应修改,或寻求帮助(如有疑问可直接询问)。 3、具体操作步骤如下: 第一步:将所有代码文件放置于Matlab的当前工作目录中; 第二步:双击打开main.m 文件; 第三步:点击执行程序,等待其完成以获取结果。 4、关于仿真咨询与服务需求,请联系博主(如需完整代码提供、期刊复现或其他定制化编程等): - 博客或资源相关代码的供给 - 依据文献进行实验重现 - Matlab项目的个性化开发 - 科研合作事宜
  • 【故障诊断】基于的多AUV协同分析(Matlab 4557).zip
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    本资源提供了一种基于交替领航策略的多自主水下航行器(AUV)协同定位方法及其误差分析。通过详尽的理论推导和实验验证,该方案展示了在复杂海洋环境下的高效性和鲁棒性,并附带了Matlab源代码以供学习研究之用。 Matlab研究室上传的视频均配有完整的可运行代码,适合初学者使用。 1、代码压缩包内容包括: 主函数:main.m; 其他调用函数(无需单独运行); 程序运行后的效果图展示; 2、推荐使用的Matlab版本为2019b。如果在不同版本中遇到问题,请根据错误提示进行相应调整,或者联系博主寻求帮助。 3、操作步骤如下: 第一步:将所有文件放置于Matlab的当前工作目录内; 第二步:双击打开main.m文件; 第三步:点击运行按钮,等待程序执行完毕以获取结果; 4、如需进一步服务或咨询,请与博主取得联系。 具体包括但不限于以下内容: - 博客文章或资源相关完整代码提供 - 期刊论文或其他文献的复现支持 - Matlab程序定制开发 - 科研项目合作
  • EKF-SLAM-16.0_zip_MATLAB_SLAM仿__
    优质
    该资源为基于MATLAB的EKF-SLAM(扩展卡尔曼滤波 simultaneous localization and mapping)仿真实现,适用于机器人技术领域研究者和学习者使用。包含定位与地图构建相关算法及代码示例。 本包讲解的是关于扩展卡尔曼滤波同时定位与建图的MATLAB仿真代码。
  • EKF、UKF
    优质
    本文章介绍了卡尔曼滤波的基本原理及其在状态估计中的应用,并深入探讨了扩展卡尔曼滤波(EKF)和 unscented 卡尔曼滤波(UKF)两种改进算法的特点及应用场景。 几个简单的例程展示了KF(卡尔曼滤波)、EKF(扩展卡尔曼滤波)和UKF( unscented卡尔曼滤波)的实现方法。
  • 跟踪】采用EKF、UPF、PF、EPF等方法的MATLAB.md
    优质
    本Markdown文档提供了多种卡尔曼滤波算法(包括EKF、UPF、PF及EPF)在目标航迹滤波与跟踪中的MATLAB实现代码,适用于科研和学习。 【滤波跟踪】基于EKF、UPF、PF、EPF、UKF等多种卡尔曼滤波实现航迹滤波跟踪的Matlab源码。文档详细介绍了如何使用扩展卡尔曼滤波(EKF)、无迹卡尔曼滤波(UKF)、粒子滤波(PF)、增强型粒子滤波(EPF)和联合概率数据关联滤波(UPF)等方法进行目标航迹的高效跟踪与处理,适用于需要精确位置信息的应用场景。
  • EKFMATLAB程序
    优质
    本资源提供了一套基于MATLAB实现的扩展卡尔曼滤波(EKF)完整代码。适用于状态估计、导航和控制等领域研究与学习,具有很高的实用价值。 EKF卡尔曼滤波的Matlab源程序已经由我测试过,可以正常运行。
  • 基于MATLAB的INS卫星组合导算法研究——EKF分析分享
    优质
    本文章详细探讨了在MATLAB环境下,惯性导航系统(INS)与卫星导航系统的融合技术。重点比较了卡尔曼滤波(KF)和扩展卡尔曼滤波(EKF)算法在组合导航中的应用效果,并提供了相关代码资源,为研究者提供实践参考。 三维组合导航涉及INS(惯性导航系统)与卫星的结合算法。这些算法基于卡尔曼滤波(KF)和扩展卡尔曼滤波(EKF)技术实现。提供有MATLAB源代码,其中包括了KF与EKF的对比分析,以及单独误差评估或输入滤波后的位移、速度等导航参数的结果。
  • 基于扩展(EKF)的跟踪MATLAB仿操作视频
    优质
    本项目通过MATLAB实现基于扩展卡尔曼滤波(EKF)的轨迹跟踪算法仿真,并提供详细的操作视频教程,适用于机器人导航和自动驾驶领域研究。 领域:MATLAB 内容:基于扩展卡尔曼滤波(EKF)的轨迹跟踪算法 MATLAB 仿真及操作视频 用处:用于学习如何编程实现扩展卡尔曼滤波(EKF)的轨迹跟踪算法 指向人群:本科、硕士和博士等教研人员的学习使用 运行注意事项:请确保使用MATLAB 2021a 或更高版本进行测试。运行时,请执行文件夹内的 Runme_.m 文件,不要直接运行子函数文件。同时请注意,在 MATLAB 的左侧当前文件夹窗口中,必须将路径设置为当前工程所在位置。具体操作可参考提供的操作录像视频中的步骤进行学习和实践。
  • 不同粒子群性能较(含EKF、UKF、GSF-EKF、IMM-EKF、IMM-UKF和
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    本研究对比了六种卡尔曼滤波算法(EKF, UKF, GSF-EKF, IMM-EKF, IMM-UKF)在目标跟踪中的性能表现,并提供相关源代码。 本段落对比了不同卡尔曼滤波器的性能,包括扩展卡尔曼滤波器(EKF)、无迹卡尔曼滤波器(UKF)、基于图的扩展卡尔曼滤波器(GSF-EKF)、交互式多模型-扩展卡尔曼滤波器(IMM-EKF)和交互式多模型-无迹卡尔曼滤波器(IMM-UKF),以及粒子群滤波。
  • GPSDREKF.rar_GPS EKF_GPS-DR车辆卫星_GPS
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    这是一个关于GPS辅助下的EKF(扩展卡尔曼滤波)与GPS-DR(航位推算)结合的车辆定位导航系统程序包,旨在利用卡尔曼滤波技术优化GPS数据和传感器数据融合,提高定位精度。 扩展卡尔曼滤波在车辆GPS/DR组合定位系统中的应用主要包括:生成车辆运行轨迹;利用单独的GPS卫星进行导航定位;采用惯性导航(DR)技术对车辆航迹进行单独定位导航;通过扩展卡尔曼滤波融合多源数据,实现GPS和DR系统的组合定位与导航。该方法产生的结果包括:实际运动轨迹、基于GPS定位下的运动轨迹、基于DR定位的运动轨迹以及两者数据融合后的综合定位轨迹,并且可以生成各种定位方式在北向和东向各自误差图。