探索一種應用 kaLMan 濾波技術估計出系統狀態，通過反饋校正實現慣導系統水平阻尼的方法。當外速度存在常值誤差時，慣導系統水平姿態誤差和加表零偏的耦合量經 kaLMan 濾波，能夠被快速準確地估計出來，在最優時刻反饋此估計量對系統進行校正，可以對舒勒振蕩進行阻尼，實現傳統水平阻尼網絡的作用。仿真試驗表明，與傳統阻尼網絡相比，kaLMan 濾波阻尼不僅能夠有效地消除舒勒周期振蕩誤差，而且在導航狀態切換過程中能有效抑制超調的產生，改善系統的性能。
標簽： kaLMan 濾波技術 捷聯慣導 水平 系統 算法 阻尼
上傳時間： 2016-08-17
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kaLMan濾波的仿真程序，使用matlab語言實現
上傳時間： 2016-08-22
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本人編寫的kaLMan濾波器源代碼，僅供學習參考
上傳時間： 2018-05-24
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matlab kaLMan 濾波姿態估計
上傳時間： 2019-03-09
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本書以 kaLMan 濾波器為主要介紹對象，包含基本原理、推導方 法及其在跟蹤系統中的應用，同時配套 MATLAB 源程序。具體內容 包括 kaLMan 濾波器、擴展 kaLMan 濾波器、不敏 kaLMan 濾波器及其 在 RFID 系統的跟蹤應用研究。 本書凝練了作者二十余年來對 kaLMan 濾波器基礎理論及在目標 跟蹤應用的研究成果，具體內容包括：根據目標運動特征進行自調整 參數的“自適應動力學模型”、不敏變換的性能分析、RFID 跟蹤系 統的測量方程及其仿真平臺等。 本書可作為自動化、電子信息、計算機應用、控制科學與工程、 信號處理、導航與制導等相關專業高年級本科生和研究生的教材，也 可供相關領域的工程技術人員和研究人員參考。
上傳時間： 2022-07-26
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OpencV是用來實現計算機視覺相關技術的開放源碼工作庫，是計算機視覺、圖像處理、模式識別、計算機圖形學、信號處理、視頻監控、科學可視化等相關從業人員的好工具。本書介紹了大約200多個典型的技術問題，覆蓋了基于OpenCV基礎編程的主要內容，利用大量生動有趣的編程案例和編程技巧，從解決問題和答疑解惑入手，以因特網上最新資料為藍本，深入淺出地說明了OpenCV中最典型和用途最廣的程序設計方法。全書結構清晰、合理，范例實用、豐富，理論結合實踐，即使讀者只是略懂計算機視覺原理，也能人手對相關理論方法直接進行編碼實現。 "基于OPENCV的計算機視覺技術實現"的圖書目錄…… 前言 第一章 使用OpenCV實現計算機視覺技術 1.1 計算機視覺技術 1.2 什么是OpenCV 1.3 基于OpenCV庫的編程方法 本章小結 第二章 OpenCV的編程環境 2.1 OpenCV環境介紹 2.2 OpenCV的體系結構 2.3 OpenCV實例演示 本章小結 第三章 OpenCV編程風格 3.1 命名約定 3.2 結構 3.3 函數接口設計 3.4 函數實現 3.5 代碼布局 3.6 移植性 3.7 文件操作 3.8 文檔編寫 本章小結 第四章 數據結構 4.1 基本數據結構 4.2 數組有關的操作 4.3 動態結構 本章小結 第五章 數據交互 5.1 繪圖函數 5.2 文件存儲 5.3 運行時類型信息和通用函數 5.4 錯誤處理函數 5.5 系統函數 本章小結 第六章 圖像處理 6.1 邊緣檢測 6.2 直方圖 6.3 Hough變換 6.4 幾何變換 6.5 形態學 本章小結 第七章 結構與識別 7.1 輪廓處理函數 7.2 計算幾何 7.3 平面劃分 7.4 目標檢測函數 7.5 生成與控制貝塞爾曲線 7.6 用OpenCV進行人臉檢測 本章小結 第八章 圖形界面（HighGUI） 8.1 讀取和保存圖像 8.2 OpenCV中的實用系統函數 本章小結 第九章 視頻處理（CvCAM） 9.1 使用HighGUI對視頻進行讀寫處理 9.2 CvCam對攝像頭和視頻流的使用 本章小結 第十章 OpenCV附加庫第一部分 10.1 附加庫介紹 10.2 形態學（morhing functions） 本章小結 第十一章 OpenCV附加庫第二部分——隱馬爾可夫模型 11.1 隱馬爾可夫模型概述 11.2 隱馬爾可夫模型中的基本結構與函數介紹 11.3 隱馬爾可夫模型中的函數介紹 11.4 人臉識別工具 本章小結 第十二章 核心庫綜合例程 12.1 檢測黑白格標定板內指定矩形區域內的角點 12.2 解線性標定方程組程序 本章小結 第十三章 運動與跟蹤 13.1 圖像統計的累積函數 13.2 運動模板函數 13.3 對象跟蹤 13.4 光流 13.5 預估器 13.6 kaLMan濾波器跟蹤示例 13.7 用Snake方法檢測可變形體的輪廓 13.8 運動目標跟蹤與檢測 本章小結 第十四章 立體視覺第一部分——照相機定標 14.1 坐標系介紹 14.2 透視投影矩陣的獲得 14.3 攝像機參數的獲取 14.4 徑向畸變的校正 14.5 使用OpenCV及CVUT進行攝像機定標 14.6 OpenCV中的定標函數 14.7 CVUT介紹 本章小結 第十五章 立體視覺第二部分——三維重建 15.1 極線幾何 15.2 特征點匹配 15.3 三維重建 15.4 OpenCV中相關函數介紹 本章小結 第十六章 立體視覺第三部分——三維重建算法 16.1 圖像校正 16.2 已校正圖像的快速三維重建 16.3 Birchfield算法 16.4 OpenCV中相關函數介紹 本章小結 第十七章 立體視覺第四部分——立體視覺實例 17.1 圖像校正實例代碼 17.2 基于窗口的稀疏點匹配及三維重建之一 17.3 基于窗口的稀疏點匹配及三維重建之二 17.4 Birchfield算法的OpenCV實現 本章小結 第十八章 常見問題解疑 18.1 安裝與編譯出錯解決方法 18.2 OpenCV庫基本技術問題 18.3 OpenCV在Linux下的相關問題 18.4 OpenCV庫中的陷阱和bug
上傳時間： 2013-07-18
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論文提出了一種基于FPSLIC的下位機控制器系統設計，并且在嵌入式硬件和軟件的聯合調度之下予以實現，并將該系統應用于微小型無人直升機MUAV控制上。 微小型無人直升機體積小、重量輕、隱蔽性好、機動性強、易實現懸停和超低空飛行，因此在軍用和民用領域都有廣泛的應用前景。微小型無人直升機在空中執行任務時需要實時獲得在空間的姿態和高度位置信息，然后通過調制舵機狀態來調整飛行器的空中姿態，糾正飛行路線，而MUAV的飛控系統需要具有負荷輕，功能強大，實時性強以及低功耗的特點，對嵌入式處理器要求較高，所以針對MUAV的控制采用上下位機聯合控制的結構。并且由于目前現有的下位機控制器滿足不了MUAV控制發展的需求，所以本文中利用FPS[JC優越的性能，實現了一種新的下位機控制器的設計，具有體積小、重量輕、價格低、功耗低、實時性強、可靠性高、擴展性好等優點的同時，完成了基于PWM的舵機的控制和基于kaLMan濾波的多傳感器的數據融合，以及上下位機之間的通訊等功能，具有較強的使用和應用價值。 論文首先介紹了MUAV飛行控制的結構，以及下位機實現功能的模塊劃分。然后是對MUAV控制系統相關理論的介紹，包括舵機控制的原理和方法以及多傳感器數據融合的理論。 其次論文介紹了基于FPSLIC的下位機控制器系統的軟硬件設計。在硬件設計上，給出了硬件總體設計方案，并對各個功能模塊進行了詳細論述，軟件部分在給出了主要的框架和功能劃分后，主要介紹了利用FPSLIC的FPGA部分實現PWM控制和測量的模塊以及AVR部分對多傳感器信息進行kaLMan濾波融合的實現。 最后在實驗室的汽油無人直升機的測試平臺上進行了舵機控制和高度測試實驗，取得了滿意的實驗結果。
上傳時間： 2013-04-24
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隨著GPS(Global Positioning System)技術的不斷發展和成熟，其全球性、全天候、低成本等特點使得GPS接收機的用戶數量大幅度增加，應用領域越來越廣。但由于定位過程中各種誤差源的存在，單機定位精度受到影響。目前常從兩個方面考慮減小誤差提高精度：①用高精度相位天線、差分技術等通過提高硬件成本獲取高精度；②針對誤差源用濾波算法從軟件方面實現精度提高。兩種方法中，后者相對于前者在滿足精度要求的前提下節約成本，而且便于系統融合，是應用于GPS定位的系統中更有前景的方法。但由于在系統中實現定位濾波算法需要時間，傳統CPU往往不能滿足實時性的要求，而FPGA以其快速并行計算越來越受到青睞。 本文在FPGA平臺上，根據“先時序后電路”的設計思想，由同步沒計方法以及自頂向下和自下而上的混合設計方法實現系統的總體設計。從GPS-OEM板輸出的定位信息的接收到定位結果的坐標變換，最終到kaLMan濾波遞推計算減小定位誤差，實現實時、快速、高精度的GPS定位信息采集處理系統，為GPS定位數據的處理方法做了新的嘗試，為基于FPGA的GPS嵌入式系統的開發奠定了基礎。具體工作如下： 基于FPGA設計了GPS定位數據的正確接收和顯示，以及經緯度到平面坐標的投影變換。根掘GPS輸出信息標準和格式，通過串口接收模塊實現串口數掘的接收和經緯度信息提取，并通過LCD實時顯示。在提取信息的同時將數據格式由ASCⅡ碼轉變為十進制整數型，實現利用移位和加法運算達到代替乘法運算的效果，從而減少資源的利用率。在坐標轉換過程中，利用查找表的方法查找轉化時需要的各個參數值，并將該參數先轉為雙精度浮點小數，再進行坐標轉換。根據高斯轉化公式的規律將公式簡化成只涉及加法和乘法運算，以此簡化公式運算量，達到節省資源的目的。 卡爾曼濾波器的實現。首先分析了影響定位精度的各種誤差因素，將各種誤差因素視為一階馬爾科夫過程的總誤差，建立了系統狀態方程、觀測方程和濾波方程，并基于分散濾波的思想進行卡爾曼濾波設計，并通過Matlab進行仿真。結果表明，本文設計的卡爾曼濾波器收斂性好，定位精度高、估計誤差小。在仿真基礎上，實現基于FPGA的卡爾曼濾波計算。在滿足實時性的基礎上，通過IP核、模塊的分時復用和樹狀結構節省資源，實現數據卡爾曼濾波，達到提高數據精度的效果。 設計中以Xilinx公司的Virtex-5系列的XC5VLX110-FF676為硬件平臺，采用Verilog HDL硬件描述語言實現，利用Xilinx公司的ISE10.1工具布局布線，一共使用44438個邏輯資源，時鐘頻率達到100MHZ以上，滿足實時性信號處理要求，在保證精度的前提下達到資源最優。Modelsim仿真驗證了該設計的正確性。
上傳時間： 2013-04-24
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針對多目標情況下雷達組網的誤差配準問題，提出了一種基于不敏卡爾曼濾波（Unscented kaLMan Filter，UKF）和最優壓縮的系統偏差穩健估計方法。該算法將目標的運動狀態和傳感器系統偏差組合在同一狀態方程中，構建擴維的系統偏差動態方程，接著采用UKF的方法對目標狀態和系統偏差進行聯合估計。然后通過對多個估計結果的進一步融合，最終得到較高精度的系統偏差估計。仿真結果表明，該算法可以有效地實現多目標情況下的誤差配準。
上傳時間： 2013-11-24
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為了實現在Virtools環境下自然方便的人機交互過程，設計開發了基于Kinect的虛擬裝配交互技術。該技術通過三維多手指檢測并結合kaLMan濾波來穩定跟蹤指尖，同時基于指尖特征自定義了多種裝配所需的手勢；以Mircrosoft Visual Studio 2010為開發工具，設計了手勢操控相關功能塊的編輯后集成于Virtools環境中，實現了手勢在虛擬裝配中的交互控制。實例證明，該技術能很好地完成虛擬裝配過程，效果良好。
上傳時間： 2014-12-29
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