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EKF-SLAM

  • 目標跟蹤算法

    各種目標跟蹤算法,有ekf, ukf,pf等,內容詳盡,資料全面,附有文檔說明

    標簽: ekf ukf pf maltlab實現

    上傳時間: 2020-03-02

    上傳用戶:peak9527

  • RTKLIB完整手冊

    本文檔主要是對 RTKLIB Manual中關于GUI的使用、開源代碼定位所用的模型以及EKF,嚴格按照手冊的解釋,并添加了一些自己的見解;同時,還包括如何在Visual Studio 中進行調試、如何進行單點定位、差分定位,做了詳盡的說明!

    標簽: RTKLIB

    上傳時間: 2021-10-16

    上傳用戶:默默

  • 同源多傳感器加權數據融合算法的研究

    在工業應用中常用一組傳感器對問一個被測量目標在一個過程的不同位置進行測量,然而由于每個傳感器位于過程的不同位置,它們將不問程度的受到嗓聲的干擾,為了從被嗓聲干擾的多傳感器測量值中獲得更準確的測量結果,霱要進“步研究多傳感器的融合理論多傳感器數據融合系統的關鍵在于如何充分利用各個傳感器的信息,得到對被測參數的最優估計,本文主要研究了以加權的方式進行多傳感器數據融合的方法,即研究如何對每個傳感器進行加權,從而得到對被測參數最優佑計的方法為此本文在介紹了多傳感器數據融合技術的基礎上,首先研究了基于奇異值分解的數據融合算法,通過對傳感器測量值構成的矩陣進行奇異值分解,利用每個傳感器測量值所對應的奇異值,可以估計出對每個傳感器權值的最優估計,從而在不要任何先驗知識的條件下,可僅由多傳感器的測量值,利用提出的算法得到在最小均方誤差意義下的被測參數的最優估計,此外,在許多工業過程中,人們利用多傳感器測量同一過程參數以控制該參數在過程中的不同位置能根據需要進行合理分布,此時人們希望利用多傳感器融合的測量結果,對每一個傳感器的測量數據進行重建,以獲得對每一個傳感器的測量結果進行更為準確的估計。為此,本文進一步研究了基于小波降噪和數據融合的傳感器數據重建算法,仿真和實驗結果都說明提出算法是有效的,最后,研究了非線性動態系統的狀態融合問題,研究了加權無氣味卡爾曼濾波(UKF)方法,研究表明無氣味卡爾曼波波能克服了擴展卡爾曼濾波(EKF)在狀態融合估計中的不足,可以得到了更準確的狀態融合估計結關鍵詞多傳感器系統,數據融合,奇異值分解,UKF

    標簽: 傳感器 數據融合

    上傳時間: 2022-03-16

    上傳用戶:aben

  • S32K144的主從式BMS主控單元設計

    目前電動汽車主要以鋰電池作為動力來源,為了提高鋰電池的使用時間和安全性,為鋰電池提供安全良好的運行環境,電池管理系統應運而生。BMS主控單元基于S32K144汽車級單片機,通過主從式網絡控制結構能夠對鋰電池的各個參數進行采集與分析。采用擴展卡爾曼濾波對電池的荷電狀態(SOC)進行估算,克服普通估算方法無法避免電池內阻誤差的缺點,通過Matlab/Simulink軟件仿真驗證可使估算誤差達到2%以內。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%.

    標簽: s32k144 bms

    上傳時間: 2022-03-26

    上傳用戶:XuVshu

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