参考:https://blog.csdn.net/young_gy/article/details/78468153 Extended Kalman Filter(扩展卡尔曼滤波)是卡尔曼滤波的非线性版本.在状态转移方程确定的情况下,EKF已经成为了非线性系统状态估计的事实标准.本文将简要介绍EKF,并介绍其在无人驾驶多传感器融合上的应用. KF与EKF 本文假定读者已熟悉KF,若不熟悉请参考卡尔曼滤波简介. KF与EKF的区别如下: 预测未来:x′=Fx+u用x′=f(x,u)代替:其余F用F

Map (最大后验) 在贝叶斯统计学中,最大后验(Maximum A Posteriori,MAP)估计可以利用经验数据获得对未观测量的点态估计.它与Fisher的最大似然估计(Maximum Likelihood,ML)方法相近,不同的是它扩充了优化的目标函数,其中融合了预估计量的先验分布信息,所以最大后验估计可以看作是正则化(regularized)的最大似然估计.   中文名 最大后验 外文名 Maximum A Posteriori 应用学科 贝叶斯统计学 假设我们需要根据观察数据x估计

robot_pose_ekf是ROS Navigation stack中的一个包,通过扩展卡尔曼滤波器对imu.里程计odom.视觉里程计vo的数据进行融合,来估计平面移动机器人的真实位置姿态,输出odom_combined消息.robot_pose_ekf只适用于平面上的轮式移动机器人,因此odom信息中的z,pitch和roll分量可以被忽略.IMU可以提供车体坐标系相对于世界坐标系的姿态(RPY角),其中Roll和Pitch是绝对角度,因为有重力方向作为参考,而偏航角Yaw则是一个相对角度

导读 高德定位业务包括云上定位和端上定位两大模块.其中,云上定位主要解决Wifi指纹库.AGPS定位.轨迹挖掘和聚类等问题:端上定位解决手机端和车机端的实时定位问题.近年来,随着定位业务的发展,用户对在城市峡谷(高楼.高架等)的定位精度提出了更高的要求. 特别是车机端定位,由于定位设备安装在车上,一方面,它可以搭载更丰富的定位传感器来解决特殊场景的问题,另一方面,各个传感器之间相互固连,有利于高精度的算法设计.这两点为车机端进一步提高导航精度的提供了可能. 城市峡谷一直是车机端定位的痛点.原因是

From Wikipedia, the free encyclopedia 来自维基百科,免费的百科Sensor fusion is combining of sensory data or data derived from disparate sources such that the resulting information has less uncertainty than would be possible when these sources were used individua

基本思想 以K-1时刻的最优估计Xk-1为准,预测K时刻的状态变量Xk/k-1,同时又对该状态进行观测,得到观测变量Zk,再在预测与观之间进行分析,或者说是以观测量对预测量进行修正,从而得到K时刻的最优状态估计Xk. 具体实例 设一个机器人有两个状态量,分别为位置P,速度V.在这里记为: 卡尔曼滤波假设两个变量(位置和速度,在这个例子中)都是随机的,并且服从高斯分布.每个变量都有一个均值μ,表示随机分布的中心(最可能的状态),以及方差 ,表示不确定性.其中,位置和速度之间可以是相关的也可以是不相

APM程序分析 主程序在ArduCopter.cpp的loop()函数. /// advance_wp_target_along_track - move target location along track from origin to destination 设起始点O,目标点D,飞机所在当前点C,OC在OD上的投影为OH.该函数完成沿航迹更新中间目标点.航迹指的是OD.切记,中间目标点都是在OD线段上的.函数0.01s执行一次,即M点0.01s更新一次,两个中间目标点的距离是_limit

摘要: 标量Kalman滤波的过程分析和证明及C实现,希望能够帮助入门的小白,同时得到各位高手的指教.并不涉及其他Kalman滤波方法. 本文主要参考自<A Introduction to the Kalman> (需要的同学可以自行百度,也可以找到中文版的) 注:递归思想,高斯分布独立性的应用,数据融合的应用 一,什么是Kalman 滤波(已经了解的同学可以跳过这里) 卡尔曼在博士期间发表了用递归方法解决离散数据线性滤波 问题的论文(关于Kalman 滤波的真正第一人还是有待探讨的,有兴趣的

EKF relies on a linearisation of the evolution and observation functions which are good approximations of the original functions if these functions are close to linear. The state-space formulation of EKF reads : Non-linear evolution and observation f

SLAM技术已经蓬勃发展起来,这里综述性地介绍下SLAM的主体知识.SLAM的主体技术不多,难点在于细节.来源是:技术分享.ppt 前世 人类惆怅近千年的问题不是:我是谁,我要做什么,我要去哪里!而是:定位.定向.测速.授时! 定位是说物体在地球上的方位,定向是物体前进的方向,测速是物体的运行速度,授时是运动经历的时长.而定位和定向就是我们要讨论的话题. 古代智慧的中国人们提出了夜观天象,基于遥远恒星的方位推断自身所处的位置,进而演变出一门博大精深的学科“牵星术”. 直到1964年,美国人彻底打

多目标跟踪方法:deep-sort deep_sort Multitarget tracking data association 读'Simple Online and Realtime Tracking with a Deep Association Metric, arXiv:1703.07402v1 ' 总结 前言 这篇文章依然属于tracking-by-detection 类,其在匹配detections时使用的是传统的匈牙利算法.文章中需要注意的几点包括: 在计算detections

1.卡尔曼滤波的导论 卡尔曼滤波器(Kalman Filter),是由匈牙利数学家Rudolf Emil Kalman发明,并以其名字命名.卡尔曼出生于1930年匈牙利首都布达佩斯.1953,1954年分别获得麻省理工学院的电机工程学士以及硕士学位.1957年于哥伦比亚大学获得博士学位.卡尔曼滤波器是其在博士期间的研究成果,他的博士论文是<A New Approach to Linear Filtering and Prediction Problem>[1]. 卡尔曼滤波器是一个最优化自回归

1. SLAM问题定义 同时定位与建图(SLAM)的本质是一个估计问题,它要求移动机器人利用传感器信息实时地对外界环境结构进行估计,并且估算出自己在这个环境中的位置,Smith 和Cheeseman在上个世纪首次将EKF估计方法应用到SLAM. 以滤波为主的SLAM模型主要包括三个方程: 1)运动方程:它会增加机器人定位的不确定性 2)根据观测对路标初始化的方程:它根据观测信息,对新的状态量初始化. 3)路标状态对观测的投影方程:根据观测信息,对状态更新,纠正,减小不确定度. 2. EKF-SL

大家好,我是痞子衡,是正经搞技术的痞子.今天痞子衡给大家介绍的是国内车规级MCU厂商及其产品. 在汽车电子领域,MCU的应用非常广泛,大到车身控制与动力总成,小到雨刷车窗等控制单元,都离不开MCU的身影.但汽车领域产品必须要是高可靠.高安全的,因此车规级MCU与消费电子类MCU本质上是不同的,国际汽车电子协会对车规MCU特别推出了如下三种标准规范: 1. AEC-Q100可靠性标准: 2. 符合零失效(Zero Defect)的供应链质量管理标准IATF 16949规范: 3. 符合ISO262

介绍 提出了一个低代价双目视觉惯导定位系统,实现了基于多状态约束下的卡尔曼滤波器(MSCKF)VIO,采用了先验雷达地图.除了稀疏的视觉特征,雷达地图与半稠密的点云也通过紧耦合的MSCKF进行更新,进而可以纠正漂移.点云和视觉之间的跨模态限制对VIO系统有改善作用. 总之就是提出了VIO状态估计器,其中点云地图提供了先验,考虑到计算效率,采用MSCKF,实现在线定位,仅仅维护一个固定大小的窗口,优化IMU位姿,窗口中不保留特征.同时生成半稠密地图,产生视觉点云,该点云能在雷达地图中进行配准,结果

状态估计的概率解释 运动和观测方程: \[\left\lbrace \begin{array}{l} x_k = f(x_{k_1}, u_k) + w_k \\ z_k = h(y_j, x_k) + v_{k,j} \end{array} \right. \qquad {k = 1,\dots,N, j = 1,\dots,M} \tag{1.1} \] 其中,各个参数的含义如下: \(x_k\) :机器人的位姿. \(u_k\) :系统在k时刻的输入量. \(w_k\):位姿变化的随机噪声

Kalman滤波简介 Kalman滤波是一种线性滤波与预测方法,原文为:A New Approach to Linear Filtering and Prediction Problems.文章推导很复杂,看了一半就看不下去了,既然不能透彻理解其原理,但总可以通过实验来理解其具体的使用方法. Kalman滤波分为2个步骤,预测(predict)和校正(correct).预测是基于上一时刻状态估计当前时刻状态,而校正则是综合当前时刻的估计状态与观测状态,估计出最优的状态.预测与校正的过程如下: 预

http://www.zhihu.com/question/20962240 Yang Eninala杜克大学 生物化学博士 线性代数 收录于 编辑推荐 •2216 人赞同 ×××××11月22日已更新××××× 隐马尔可夫(HMM)好讲,简单易懂不好讲.我认为 @者也的回答没什么错误,不过我想说个更通俗易懂的例子.我希望我的读者不是专家,而是对这个问题感兴趣的入门者,所以我会多阐述数学思想,少写公式.霍金曾经说过,你多写一个公式,就会少一半的读者.所以时间简史这本关于物理的书和麦当娜关于性的书

1. 概述 本节将介绍两类问题的不同解决方案.其一是通过随机的搜索算法对某一函数的取值进行比较,求取最大/最小值的过程:其二则和积分类似,是使得某一函数被最优化,这一部分内容的代表算法是EM算法.(书中章节名称为Optimization) 2. 随机搜索 对于优化,一本很有名的书是Stephen Boyd 的凸优化(Convex Optimization).但看过的人可能思维会受到一点限制.最简单.最基本的求最大/最小值的算法,除了直接求解,就是把所有的可能值枚举出来,然后求最大/最小就可以了,

原文见 http://blog.csdn.net/acdreamers/article/details/27365941 Logistic回归为概率型非线性回归模型,是研究二分类观察结果与一些影响因素之间关系的一种多 变量分析方法.通常的问题是,研究某些因素条件下某个结果是否发生,比如医学中根据病人的一些症状来判断它是 否患有某种病. 在讲解Logistic回归理论之前,我们先从LR分类器说起.LR分类器,即Logistic Regression Classifier. 在分类情形下,经过学习后

一.引言 我们谈到了用 k-means 进行聚类的方法,这次我们来说一下另一个很流行的算法:Gaussian Mixture Model (GMM).事实上,GMM 和 k-means 很像,不过 GMM 是学习出一些概率密度函数来(所以 GMM 除了用在 clustering 上之外,还经常被用于 density estimation ),简单地说,k-means 的结果是每个数据点被 assign 到其中某一个 cluster 了,而 GMM 则给出这些数据点被 assign 到每个 clu