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A Java Tool for Investigating State Estimation with the Kalman Filter...

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简介:
本工具是一款用于研究卡尔曼滤波状态估计的Java软件,旨在为用户提供便捷的数据分析和仿真模拟功能。 A Java Tool for Exploring State Estimation using the Kalman Filter

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客服
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  • A Java Tool for Investigating State Estimation with the Kalman Filter...
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    本工具是一款用于研究卡尔曼滤波状态估计的Java软件,旨在为用户提供便捷的数据分析和仿真模拟功能。 A Java Tool for Exploring State Estimation using the Kalman Filter
  • Advoard Localization: Utilizing Kalman Filter for ROS Pose Estimation with UWB, Odom, and Lidar Data
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    本文介绍了一种结合超宽带(UWB)、里程计和激光雷达数据的卡尔曼滤波方法,用于ROS平台的姿态估计,实现了高精度的Advoard定位。 在本项目中,我们的目标是开发一个能在ROS环境中运作并具备定位功能的系统。这些软件包已经在turtlebot3上进行了测试,但也可以安装到任何配备了超宽带测距传感器和里程计传感器的其他平台上使用。此外,该系统能够自动初始化机器人,并将初始姿态估计发送给导航堆栈,而无需在RViz窗口中手动进行设置。不过,请注意,在启用这项功能时需要配置LiDAR设备。AMCL模块同样依赖于初始姿势信息,因此这个特性对于实现完全自主的系统至关重要。目前我们提供了一个带有合成UWB数据的仿真程序包,并且可以调整以适应配备真实UWB传感器的实际机器人使用需求。 首先,请确保您至少拥有4个UWB传感器来支持系统的运行。
  • Power System State Estimation with WLS: An Application in Power System State Estimation...
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    本文探讨了加权最小二乘法(WLS)在电力系统状态估计中的应用,通过优化算法提高电网数据准确性与可靠性。 使用加权最小二乘法进行电力系统状态估计。测量数据包括电压幅值、功率注入和功率流。
  • Optimal State Estimation: Kalman, H-infinity, and Nonlinear Approaches...
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    本书深入探讨了最优状态估计理论与技术,涵盖了卡尔曼滤波、H-无穷方法及非线性算法等内容,适用于工程和科学领域的研究人员。 该书内容非常全面,涵盖了多种卡尔曼滤波算法及MATLAB实现,并融入了作者多年的工作经验。因此,它成为学习卡尔曼滤波的同学们一本不可多得的经典参考书。
  • Optimal State Estimation: Kalman, H-Infinity, and Nonlinear Approaches...
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    本书《最优状态估计:卡尔曼、H无穷及非线性方法》深入探讨了三种主要的状态估计技术,为工程师和研究人员提供全面解析与实用指导。 ### 最佳状态估计:卡尔曼、H∞与非线性方法 #### 一、书籍概述 《最佳状态估计:卡尔曼、H∞与非线性方法》由Dan Simon撰写,是一本深入探讨最佳状态估计技术及其应用的专业书籍。本书不仅系统地介绍了卡尔曼滤波及其各种变体,还涉及了更为复杂的H∞滤波与非线性滤波方法。通过详细的理论阐述与丰富的MATLAB和Simulink实现示例,为读者提供了全面的学习资源。 #### 二、核心知识点详解 ##### 1. 卡尔曼滤波原理 卡尔曼滤波是一种递归的线性最小方差估计器,用于在噪声环境下估计动态系统的状态。它基于以下假设: - 动态模型是线性的; - 观测误差和过程噪声都是高斯分布的。 **基本步骤**: - **预测阶段**:根据上一时刻的状态估计值预测当前时刻的状态。 - **更新阶段**:利用当前时刻的实际观测值来修正预测值,得到更精确的状态估计。 ##### 2. H∞滤波 H∞滤波是一种鲁棒滤波技术,旨在最小化最坏情况下的性能指标。与卡尔曼滤波不同的是,H∞滤波不假设噪声的统计特性已知,而是考虑了更广泛的情况,使得滤波器具有更强的适应性和鲁棒性。 **主要特点**: - **鲁棒性**:能够在不确定的噪声环境下保持良好的性能。 - **灵活性**:适用于多种类型的噪声模型。 ##### 3. 非线性滤波方法 对于非线性系统,传统的卡尔曼滤波不再适用。本书介绍了几种处理非线性问题的有效方法,如扩展卡尔曼滤波(EKF)、无迹卡尔曼滤波(UKF)等。 - **扩展卡尔曼滤波(EKF)**:通过对非线性函数进行泰勒展开并保留一次项来线性化非线性模型,进而应用卡尔曼滤波。 - **无迹卡尔曼滤波(UKF)**:通过选择一组确定性的样本点来逼近非线性变换的均值和协方差,避免了对非线性函数的线性近似。 ##### 4. MATLAB与Simulink实现 本书的一大亮点在于提供了详细的MATLAB和Simulink源代码,帮助读者更好地理解和实践各种滤波技术。这些代码覆盖了卡尔曼滤波、H∞滤波以及非线性滤波等多种场景,并且经过精心设计,便于理解和修改。 **示例**: - **卡尔曼滤波MATLAB代码**:包括预测和更新阶段的实现。 - **H∞滤波Simulink模型**:展示了如何构建一个H∞滤波器,并分析其在特定噪声环境下的性能表现。 - **非线性滤波案例**:通过具体的例子讲解了如何使用EKF或UKF来处理非线性问题。 #### 三、应用场景 - **航空航天**:用于飞行器姿态控制、导航定位等。 - **机器人技术**:机器人的路径规划、姿态估计等。 - **信号处理**:语音识别、图像处理中的目标跟踪等。 - **汽车工程**:自动驾驶系统中的车辆定位、障碍物检测等。 #### 四、结论 《最佳状态估计:卡尔曼、H∞与非线性方法》是一部内容丰富、实用性强的专业著作。它不仅详细介绍了卡尔曼滤波及其相关技术的基本理论,还通过丰富的实例演示了这些理论在MATLAB和Simulink中的具体实现。无论是对于初学者还是专业人士而言,这本书都是一本不可或缺的参考书。通过阅读本书,读者能够深入理解最佳状态估计的核心概念,并掌握将其应用于实际问题的能力。
  • A Complementary Filter for Attitude Estimation in Fixed-Wing UAVs
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    本文提出了一种适用于固定翼无人机的姿态估计互补滤波器,该方法结合了角速率和加速度计数据,提高了姿态估计精度。 在姿态解算过程中,互补滤波器的设计是一个关键环节。
  • The GM_ID Methodology: A Sizing Tool for Low-Voltage Analog CMOS...
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    本文介绍了一种名为GM_ID的方法论,这是一种用于低压模拟CMOS电路尺寸设计的新工具。通过结合电流密度和跨导参数,该方法能够优化晶体管的尺寸配置,从而提高电路性能并简化设计流程。 标题“The gm_ID Methodology, a sizing tool for low-voltage analog CMOS Circuits”介绍了用于低电压模拟CMOS电路尺寸设计的“gm_ID 方法论”。这里的“gm”表示晶体管跨导,“ID”代表漏电流,这两者是模拟电路设计中的关键参数。该方法在CMOS技术中应用广泛,因为它提供了一种标准化的方式来衡量和优化晶体管尺寸。 Paul G. A. Jespers教授于2010年出版的书籍详细介绍了“gm_ID 方法论”。这本书属于“Analog Circuits and Signal Processing Series”,由Mohammed Ismail(俄亥俄州立大学)担任咨询编辑。书中结合了半经验性和紧凑型模型方法,既包含了理论分析也融入了实际应用的经验。 该方法为IC设计师提供了一种评估晶体管尺寸的工具,在满足多个设计目标的同时进行优化选择,例如增益带宽乘积、最小功耗和面积需求等。尤其是在运算放大器(Op-Amp)的设计中,如何平衡增益带宽规格与降低能耗是一个重要考虑因素。 在实际操作过程中,设计师需要权衡晶体管的工作点是在中等反型还是强反型,并且要考虑到非线性失真和动态范围等因素的影响。“gm_ID 方法论”通过提供一个标准化的评估框架来优化这些设计参数的选择过程。这种方法不仅简化了复杂的模拟电路设计流程,还提高了最终产品的性能。 综上所述,“gm_ID方法论”是针对低电压CMOS模拟电路尺寸选择的一种重要工具,它帮助设计师在满足特定性能要求的同时实现功耗、面积等多方面的最优化目标,并且这种技术的应用需要综合考虑各种实际因素。
  • Channel estimation with two-time scales for RIS
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    本文提出了一种基于双时间尺度的创新信道估计方法,专门针对重新配置智能表面(RIS)技术,以提高通信系统的性能和效率。 Two-timescale channel estimation for reconfigurable intelligent surface aided wireless communications是一种RIS信道估计方法,包含相关文献及MATLAB代码。
  • State Estimation in Robotics (English Edition)
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    本书《State Estimation in Robotics》深入浅出地介绍了机器人技术中状态估计的基本原理与应用技巧,涵盖滤波器设计、传感器融合及定位导航等内容。 《机器人学中的状态估计》是Timothy D. Barfoot教授的著作,在SLAM领域广为流传,并被视为入门必读的经典书籍之一。本书深入讲解了状态估计的机理、三维几何学基础、矩阵李群以及位姿和点的估计方法等,尤其对基于滤波器的状态估计方法进行了全面深刻的介绍。 中文译本《机器人学中的状态估计》在高翔、颜沁睿、刘富强等多位SLAM专家与爱好者的共同努力下终于出版。这对于国内广大SLAM爱好者来说是一个好消息,值得推荐。 浙江大学CAD & CG国家重点实验室计算机视觉团队带头人章国锋教授评价该书为机器人方向的经典教材之一,并指出其侧重数学基础,先花费了三分之二的篇幅介绍概率、几何方面的基础知识,最后又回到应用问题上详细介绍了基于点云和图像的姿态估计。这是一本难得地既注重基础又顾及前沿研究问题的教材。 译者团队由一群对机器人技术充满激情的年轻人组成,他们中的许多人在计算机视觉、机器人等科研领域开始崭露头角。这本书凝聚了他们的满腔热忱和对中国技术发展的期望。 加拿大西蒙弗雷泽大学终身教授谭平对该书给予了高度评价,并表示该书不仅介绍了传统的经典算法,还涉及最新的行业进展和应用,同时传授了一些基础的数学工具。肖健雄博士(AutoX创始人、原美国普林斯顿大学计算机视觉与机器人实验室主任)认为这本书使用严谨的数学语言,深入浅出地讲解了状态估计技术,是初学者不可多得的学习资源。