其中y t是r n值系统状态x t的r m值观察。矩阵A,B,F和G取决于θT,W t和V t是独立的白色高斯噪音。最佳的非线性估计器涉及许多随时间t呈指数增加的卡尔曼过滤器。 IMM估计器[1,2]仅涉及N KALMAN过滤器,每种模式一个。为了补偿过滤器数量的减少,在每个估计周期开始时,N Kalman过滤器的估计值之间存在一个受控的相互作用/混合。[1]正式证明了这些相互作用/混合方程是精确的,而不是近似值。在每个估计周期结束时; IMM估计器计算过滤重量(模式概率)以及总体平均值和协方差。Bar-Shalom等。[3]给出了IMM估计器及其在跟踪和导航中的应用深度解释。运动学模型的Kalman过滤器[3]是低通滤波器。在(1)中,噪声增益少,带宽较低,适合几乎恒定的速度运动。用大B,它们具有更高的带宽,并且是
摘要 - 在Wobot机器人的定位中,由于电磁波衰减或由于水浊度而导致的光相机,它不能依靠传感器(例如GPS)。声纳对这些问题免疫,因此尽管空间和时间分辨率较低,它们仍被用作水下导航的替代方案。单光声声纳是传感器,其主要输出为距离。与Kalman滤波器(例如Kalman滤波器)结合使用时,这些距离读数可以纠正通过惯性测量单元获得的本地化数据。与多光束成像声纳相比,单光束声纳廉价地集成到水下机器人中。因此,本研究旨在开发使用单光声声和基于压力的深度传感器的低成本定位解决方案,以纠正使用卡尔曼过滤器的静止折线线性定位数据。从实验中,每个自由度的单束声纳能够纠正本地化数据,而无需复杂的数据融合方法。索引术语 - Kalman过滤器,本地化,声纳,内部机器人
在导航中,从多个传感器中集成数据的能力是一个essen tial元素。如果已知系统的动力学(即可以随机建模),则可以将测量值随时间集成在一起以估计系统的状态。数十年来,Kalman过滤家族(包括线性,扩展,无味和许多其他变体)一直是传感器融合的主力,用于导航。是线性的卡尔曼滤波器,这是当(a)测量和动力学是线性和(b)所有噪声源的最佳最大似然估计器,Gaussian和White(Maybeck,1990)。不幸的是,大多数实用系统不符合这些要求,从而解释了社区中使用的大量Kalman过滤器变体。
摘要:电荷状态(SOC)估计对于高效且安全的锂离子电池操作很重要,尤其是在电动汽车,替代能源系统和便携式电子设备等应用中。本报告使用Kalman过滤和深神经网络(DNN)算法开发和分析SOC估计方法。它是集中的。Kalman Filter是一种基于模型的方法,在线性近似条件下估算SOC方面是可靠的。另一方面,DNN算法是一种数据驱动的方法,它从大数据集中利用其强大的非线性电池行为,通过比较分析提高了动态环境中的准确性,该报告探索了这些方法的性能,以确保准确,计算效率,并适应不同的操作条件。实验结果表明,尽管每种方法都具有不同的优势,但是将Kalman滤波器和深神经网络(DNN)模型组合在一起,提供了一种协同方法来改善SOC估计,但通过探索提供了未来研究的方法和建议的优势和局限性,包括实时适应性SOC,还可以将其组合为理论。索引术语 - 电荷状态(SOC),锂离子电池,卡尔曼过滤器,深度学习,SOC
可以通过Kalman过滤器将动态系统中的测量数据吸收到预测模型中。Kalman滤光片的非线性扩展,例如扩展的Kalman滤波器(EKF),以实现(可能是非线性)系统动力学和输入参数的关节估计。要构建在EKF的预测阶段中使用的进化模型,我们建议依靠非线性动力学(Sindy)的稀疏识别。sindy使能够直接从初步获得的数据中识别进化模型,从而避免由于错误的假设和系统动力学的不正确建模而导致可能的偏差。此外,与基于有限元素相比,Sindy模型的数值集成与替代策略相比,可以节省大量计算。最后,辛迪允许立即定义EKF所需的Jacobian矩阵,以识别系统动力学和属性,这是通常与物理模型非常相关的推导。结果,将EKF与Sindy结合起来,为识别非线性系统提供了数据驱动的计算效率,易于应用的方法,即使在Sindy的培训范围之内,也能够稳健地操作。为了证明该方法的潜力,我们解决了一个线性非自主系统的识别,该系统由真实的地震图激发的剪切构建模型以及部分观察到的非线性系统的识别。挑战
图2:从基于物理的电池模型中检索的特征的SOH估计方法。这些技术的缩写项是库仑计数(CC),电化学阻抗光谱(EIS),开路电压(OCV),Kalman滤波器及其扩展(KF)和遗传算法(GA)。
摘要 - 随着EV及其电池管理系统的越来越关注,锂离子电池的有效寿命和性能至关重要。应经常均衡电池单元,以增加电池组的寿命。传统的细胞平衡方法是被动细胞平衡,其中来自热量的多余能量以热量的形式消散,直到所有细胞平均充电,从而导致电池组的热问题和效率。本文提出了一种新颖的方法,可通过使用Kalman Filter算法进行主动细胞平衡来提高电池管理系统的效率,从而克服被动细胞平衡的缺点。本文的目的是开发一个可以通过确保每个电池均匀充电并均匀排放来延长电池寿命的系统。提出的系统包括一个主动平衡电路,该电路使用Kalman滤光片算法估算每个电池电池的状态并确定最佳充电和排放电流。
在各种军事和非军事应用中具有重要意义。机载传感器精度和状态估计算法是与性能方面相关的重要问题。我们的研究重点是 OktoKopter,它是成功的通用航空平台之一。多旋翼飞机配备了全球定位系统 (GPS)、指南针、高度控制和遥测等,因此这些功能使其功能强大且用途广泛。在本文中,我们首先提出一个传感器融合模型,然后对三种状态估计算法进行比较,即卡尔曼、扩展卡尔曼滤波器 (EKF) 和无迹卡尔曼滤波器 (UKF)。发现 UKF 的性能最好;结果与算法的理论概念和实际实验数据相吻合。
摘要:高级数学方法在自动驾驶指导系统中经常使用,以确保它们正常,可靠和有效地工作。这个摘要谈论用于创建和改进这些系统的一些最重要的数学方法。一种重要的方法是概率机器人,它使用贝叶斯过滤器,例如Kalman滤波器及其非线性版本(扩展的Kalman滤波器和无味的Kalman滤波器)来估计车辆的状态并了解不总是清晰或响亮的传感器数据。路径规划算法(如A和Dijkstra的算法)需要找到最佳路线。基于抽样的方法,例如快速探索随机树(RRT),可以帮助解决高维空间中的问题。控制理论是保持汽车稳定并遵循您想要采取的方向的非常重要的部分。模型预测控制(MPC)经常使用,因为它可以在考虑系统行为时处理具有多个变量的控制作业。用于建模车辆如何移动,使用微分方程和动力学系统理论来显示控制输入如何影响车辆随着时间的推移的作用。此外,将来自LiDAR,相机和GP等不同来源的数据组合在一起的方法对于制作世界的准确而完整的图片非常重要。优化方法通过调整汽车的路径,减少能源利用并缩短行程时间来改善跟踪。通过使用老式的数学方法和新的,尖端的机器学习方法,自动驾驶汽车跟踪系统变得越来越聪明,更有能力和更可靠。除了这些方法外,还越来越多地将机器学习和深度学习添加到指导系统中,以帮助他们做出更好的决策,并在快速变化且非常复杂的设置中更加灵活。这些模型可以通过查找趋势并进行预测来从非常大的数据集中学习,这些预测对于找到对象,理解场景和自行做出决策等任务很重要。这使得他们可以在现实生活中广泛使用。