应用场景枚举通常用来列举一个类型的有限实例集合，我们可以使用常量集来实现，jdk1.5添加了枚举（enum）支持，解决了常量集的一些缺陷常量集中的变量不会必然在指定的范围内常量能够提供的功能很少，难于使用常量意义不明确，没有名字修改或增加枚举值后需要修改的代码多，不便于维护关键字enum可以将一组具名的值的有限集合创建为一种新的类型，而这些具名的值可以作为常规的组件使用。枚举源码首先我们定义一个枚
转载
2023-09-20 10:14:31
54阅读
1.用途现实是我们的处理和测量模型都是非线性的，结果就是一个不规则分布，KF能够使用的前提就是所处理的状态是满足高斯分布的，为了解决这个问题，EKF是寻找一个线性函数来近似这个非线性函数，而UKF就是去找一个与真实分布近似的高斯分布。KF处理线性模型:EKF 通过雅克比和偏导数近似非线性模型，但是忽略了高阶导数：（强非线性系统下误差大，另一方面Jacobian矩阵的计算复杂）UKF 通过去点的方式
kf卡尔曼滤波简介扩展卡尔曼滤波EKF与多传感器融合无损卡尔曼滤波UKF与多传感器融合
原创
2022-08-08 10:26:32
187阅读
# 了解Python中的UKF和EKF
在机器学习和自动化控制系统中，无论是用于状态估计还是参数估计，卡尔曼滤波器（Kalman Filter）是一种非常常见且有效的技术。而扩展卡尔曼滤波（EKF）和无迹卡尔曼滤波（UKF）则是卡尔曼滤波的两种常见扩展形式。本文将介绍Python中如何使用UKF和EKF来进行状态估计。
## 扩展卡尔曼滤波（EKF）
EKF是卡尔曼滤波的一种变种，通过在线性
原创
2024-02-26 03:33:18
317阅读
在这篇文章中，我将详细记录如何解决“python的ukf包”相关的问题。这一过程涵盖了背景定位、参数解析、调试步骤、性能调优、最佳实践以及生态扩展等方面，让您对UKF（无迹卡尔曼滤波）的理解更加深入和全面。
UKF包是用于实现无迹卡尔曼滤波的Python库，广泛应用于各类状态估计问题中。在以下内容中，我将介绍如何使用该包进行有效的调试与优化。
## 背景定位
在进行无人机定位与导航时，我们
1 简介UKF 算法是广泛应用的非线性滤波方法之一, 在加性噪声条件下, 根据是否状态扩展和是否重采样有四种实现方式. 从算法精度、适应性和计算效率等方面进行了理论分析和仿真计算, 证明适当选择滤波器参数, 常用采样策略下, 状态扩展与非扩展的 UT 变换结果相同, 但后者的计算效率较高; 加性测量噪声条件下, 扩展与非扩展 UKF 可获得相同的滤波结果; 加性过程噪声条件下, 扩展与
原创
2022-05-16 10:21:49
197阅读
今天写python程序用到了字典中的fromkeys方法初始化字典的值为空列表，然后使用append方法，结果让我大为诧异，最后使用传统的方法初始化即{Key1:[],Key2:[]},然后再使用append得到正确结果，最后发现最本质的原因是初始化使用的值地址是相同的，这样你给一个键赋值时，其他键的值也会得到这个结果，具体详解见本文后面的一个
转载
2023-10-11 21:41:37
117阅读
一、简介著名学者Julier等提出近似非线性函数的均值和
原创
2022-04-07 15:26:41
117阅读
一、简介著名学者Julier等提出近似非线性函数的均值和方差远比近似非线性函数本身更容易，因此提出了基于确定性采样的UKF算法。该算法的核心思想是：采用UT变换，利用一组Sigma采样点来描述随机变量的高斯分布，然后通过非线性函数的传递，再利用加权统计线性回归技术来近似非x线性函数的后验均值和方差。相比于EKF，UKF的估计精度能够达到泰勒级数展开的二阶精度。1 UT变换2 采样策略根据Sigma点采样策略不同，相应的Sigma点以及均值权值和方差权值也不尽相同，因此UT变换的估计精度也会有差
原创
2021-08-07 09:17:50
129阅读
一、简介著名学者Julier等提出近似非线性函数的均值和方差远比近似非线性函数本身更容易，因此提出了基于确定性采样的UKF算法。该算法的核心思想是：采用UT变换，利用一组Sigma采样点来描述随机变量的高斯分布，然后通过非线性函数的传递，再利用加权统计线性回归技术来近似非x线性函数的后验均值和方差。相比于EKF，UKF的估计精度能够达到泰勒级数展开的二阶精度。1 UT变换2 采样策略根据Sigma点采样策略不同，相应的Sigma点以及均值权值和方差权值也不尽相同，因此UT变换的估计精度也会有差
原创
2021-08-20 16:20:26
90阅读
1 内容介绍本文研究了基于单目视觉的运动刚体位姿估计问题,提出了基于自适应无迹卡尔曼滤波算法(Adaptive Unscented Kalman Filter,AUKF)的位姿估计方法.考虑到运动刚体位姿估计系统的量测方程为非线性且过程噪声统计特征未知,通过递推噪声估计器在线估计过程噪声的均值和方差阵,解决了位姿估计系统中过程噪声统计特性未知时估计精度下降的问题.实验结果表明,AUKF算法提高了位
原创
2022-08-20 20:24:44
240阅读
一、无迹卡尔曼滤波 无迹卡尔曼滤波不同于扩展卡尔曼滤波，它是概率密度分布的近似，由于没有将高阶项忽略，所以在求解非线性时精度较高。 UT变换的核心思想：近似一种概率分布比近似任意一个非线性函数或非线性变换要容易。 原理： 假设n维随机向量x:N(x均值，Px)，x通过非线性函数y=f(x)变换后 ...
转载
2021-08-17 11:00:00
193阅读
2评论
一、无迹卡尔曼滤波
无迹卡尔曼滤波不同于扩展卡尔曼滤波，它是概率密度分布的近似，由于没有将高阶项忽略，所以在求解非线性时精度较高。
UT变换的核心思想：近似一种概率分布比近似任意一个非线性函数或非线性变换要容易。
原理：
假设n维随机向量x:N(x均值，Px)，x通过非线性函数y=f(x)变换后得到n维的随机变量y。通过UT变换可以比较高的精度和较低的计算复杂度求得y的均值和方差Px。
UT
原创
2021-08-17 11:07:40
7196阅读
一、无迹卡尔曼滤波无迹卡尔曼滤波不同于扩展卡尔曼滤波，它是概率密度分布的近似，由于没有将高阶项忽略，所以在求解非线性时精度较高。UT变换的核心思想：近似一种概率分布比近似任意一个非线性函数或非线性变换要容易。原理：假设n维随机向量x:N(x均值，Px)，x通过非线性函数y=f(x)变换后得到n维的随机变量y。通过UT变换可以比较高的精度和较低的计算复杂度求得y的均值和方差Px。UT的具体过程如下：
原创
2021-10-03 22:29:07
764阅读
非线性悬架与UKF状态估计技术解析
一、背景介绍
随着汽车技术的不断发展，非线性悬架系统在现代汽车中扮演着越来越重要的角色。在复杂多变的路况下，如何准确、高效地评估悬架系统的性能，对于提高车辆操控性和舒适性至关重要。UKF状态估计技术作为一种基于统计方法的滤波算法，其在非线性系统中的应用也越来越广泛。
二、技术概述
本次技术博客将围绕非线性悬架与UKF状态估计展开讨论。具体来说，我们将重点关注软件
一、《Learning To Track With Object Permanence》作者: Pavel Tokmakov Jie Li Wolfram Burgard Adrien Gaidon Toyota Research Institute论文链接：https://openaccess.thecvf.com/content/ICCV2021/papers/Tokmakov_Learnin
转载
2024-04-28 13:25:21
104阅读
非线性悬架，UKF状态估计
软件使用：Matlab Simulink
适用场景：采用模块化建模方法，搭建空气悬架模型，UKF状态估计模型，可实现悬架动挠度等状态估计。
包含：simulink源码文件，详细建模说明文档，对应参考资料 相关资料转载自：http://zpooz.cn/650052227308.html非线性悬架与UKF状态估计技术解析一、背景介绍随着汽车技术的不断发展，非线性悬架系统在
1.算法描述
交互式多模型(Interacting Multiple Model，简称IMM)是一种算法，具有自适应的特点，能够有效地对各个模型的概率进行调整，尤其适用于对机动目标的定位跟踪。交互式多模型算法包含了多个滤波器（各自对应着相应的模计器，一个交互式作用器和一个估计混合器），多模型通过交互作用跟踪一个目标的机动运动，各模型之间的转移由马尔可夫概率转移矩阵确定，其中的元素Pij表示目标由第
原创
2023-04-11 20:28:02
329阅读
风速预测 | 基于MATLAB的无迹卡尔曼滤波算法UKF、SVR-UKF、ANN-Kalman等时间序列风速预测模型
原创
2024-07-02 13:58:06
164阅读
1.算法描述根据车轮轮速信号和转向盘转角信号,基于改进无迹卡尔曼滤波(UKF)理论设计了自动泊车车辆位姿估计算法,首先基于阿克曼转向原理建立泊车运动学方程并推导出状态方程和测量方程,随后添加常值噪声统计估计器,最后通过联邦滤波结构输出结果.仿真和硬件在环试验结果表明,本文提出的算法在X、Y方向上得到的估计值与理论值偏差范围均在可接受范围内,相比于其他滤波算法,能够更好地描述泊车过程中车辆的运动轨迹
原创
2023-02-16 10:35:11
303阅读
