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有效识别用于建模高维大脑动力学
摘要 - 系统识别为表征和控制复杂系统的表征带来了重要的瓶颈。当系统状态和参数都无法直接访问时，这是最大的，导致双重估计问题。当前解决此类问题的方法在Net Works中经常发生的多参数系统的扩展能力受到限制。在当前工作中，我们提出了一种新的计算有效方法来处理大型双重估计问题。在这项工作中，我们得出了预测错误方法的分析后传播梯度，该方法可以有效，准确地识别大型系统。PEM方法包括将状态估计直接整合到双重优化目标中，仅在未知系统参数方面留下可区分的成本/错误函数，我们使用数值梯度/HESSIAN方法求解。直觉，此方法包括求解生成最精确状态估计器（扩展/cubature Kalman滤波器）的参数。我们证明，尽管复杂性较低，但在状态和参数估计中至少与关节Kalman过滤器（Excent/Unnesped/Cubature）和期望最大化一样准确。我们通过从人类磁脑摄影（MEG）数据中反转解剖学的个性化脑模型来证明我们的实用性。
图形状态空间中的全球 RTK 定位
近年来，随着计算能力的提升，基于概率图模型 [13]-[14] 的因子图优化 (FGO) [11]-[12] 已成功应用于 SLAM (同步定位与地图构建)、机器人控制、无人驾驶汽车和 UAV (无人机) 导航领域。有许多卡尔曼滤波器可以成功被 FGO 取代的例子 [12]-[20]。因此，近年来 FGO 成为热门课题和前沿技术。开源求解器不断涌现 [12],[19]-[22]。图模型有两种：贝叶斯网络和马尔可夫场 [14]，它们都可以转化为因子图。FGO 可以求解单连通图和多连通图，而卡尔曼滤波器只能求解单连通图。因此，与只能解决时间序列模型的卡尔曼滤波器不同，因子图优化可以在状态空间模型中采用常数变量，这被称为图形状态空间模型 (GSSM) [23]-[24]。在图形状态空间 (GSS) 中，对于多连通因子图，第 k 个时期的系统状态可以与任意时期的系统状态相关。因子图的消息传递是双向的。因此，FGO 是用于全局数据处理的天然工具。
线性二次高斯控制系统的设计...
有几种不同类型的控制方法可用于线性和非线性系统。这些控制方法需要简单到复杂的控制器。在本项目中，通过获取状态空间模型并检查不同控制方法的开环和闭环响应来分析无尾翼火箭的俯仰稳定性。此外，根据线性二次调节器 (LQR) 的响应评估了简单但强大的比例、积分、微分 (PID) 控制器的响应。由于实际应用和案例的局限性，开发了卡尔曼滤波器 (最佳估计器) 来充分观察和获取必要的状态变量。最终，将 LQG 和卡尔曼滤波器结果和增益结合起来以获得线性二次高斯 (LQG) 控制器响应。每个部分都将定义、推导和实现必要的函数到 MATLAB 和 Simulink 中以获得最佳响应。
国际比较研究
鲁道夫·安道尔（Rudolf Andorra）是匈牙利布达佩斯中央统计局社会统计局方法论部门的负责人。他的研究通常涉及社会学，人口统计学和经济学重叠的领域。他一直积极从事匈牙利的社会分层和流动研究。Jean-Luc Bodiguel拥有博士学位。在政治科学中。 他是中心的高级研究员。 在法国巴黎。 他的主要研究领域是公共行政，尤其是公务员。 Nancy Brandon Tuma是斯坦福大学社会学助理教授。 她的主要利益是分层，经济结构以及研究变化的模型和方法的发展。 她目前正在研究劳动力流动性，婚姻稳定性和社交网络变化的研究。 Max Haller是研究项目“社会结构的比较分析”（VASMA）和曼海姆大学讲师的研究员。 以前是维也纳高级研究所的助理教授。 Chantal Kourilsky是该中心国家De la Recherche Scientifique（C.N.R.S.）的研究人员的研究员 在法国巴黎。 她的主要研究领域是法律和比较法的社会学。 Kalman Kulcsar是匈牙利布达佩斯的Eotvos Lorand University的法律与政治科学学院的法律社会学教授。Jean-Luc Bodiguel拥有博士学位。在政治科学中。他是中心的高级研究员。在法国巴黎。他的主要研究领域是公共行政，尤其是公务员。Nancy Brandon Tuma是斯坦福大学社会学助理教授。 她的主要利益是分层，经济结构以及研究变化的模型和方法的发展。 她目前正在研究劳动力流动性，婚姻稳定性和社交网络变化的研究。 Max Haller是研究项目“社会结构的比较分析”（VASMA）和曼海姆大学讲师的研究员。 以前是维也纳高级研究所的助理教授。 Chantal Kourilsky是该中心国家De la Recherche Scientifique（C.N.R.S.）的研究人员的研究员 在法国巴黎。 她的主要研究领域是法律和比较法的社会学。 Kalman Kulcsar是匈牙利布达佩斯的Eotvos Lorand University的法律与政治科学学院的法律社会学教授。Nancy Brandon Tuma是斯坦福大学社会学助理教授。她的主要利益是分层，经济结构以及研究变化的模型和方法的发展。她目前正在研究劳动力流动性，婚姻稳定性和社交网络变化的研究。Max Haller是研究项目“社会结构的比较分析”（VASMA）和曼海姆大学讲师的研究员。以前是维也纳高级研究所的助理教授。Chantal Kourilsky是该中心国家De la Recherche Scientifique（C.N.R.S.）的研究人员的研究员在法国巴黎。她的主要研究领域是法律和比较法的社会学。Kalman Kulcsar是匈牙利布达佩斯的Eotvos Lorand University的法律与政治科学学院的法律社会学教授。Kalman Kulcsar是匈牙利布达佩斯的Eotvos Lorand University的法律与政治科学学院的法律社会学教授。从1979年到1981年，休假，并借鉴了维也纳中心作为法律和行政科学社会学领域项目的科学秘书。目前，他担任匈牙利科学院社会科学副秘书长的职位。他的专业兴趣涵盖了法律的社会学，组织和政治社会学的社会学，但他还处理了社会学理论和历史问题。Michel Lesage是巴黎大学的公法与政治学教授，也是Recherches juridiques Institut de La Recherche Scientifique（C.N.R.S.）的比较。在法国巴黎。目前，他担任国际管理科学学院（布鲁塞尔）国际管理局总干事的职位。
算法机器人技术简介秋季2024年教学大纲
概述：构成机器人规划，州估计和控制的基础的算法简介。主题包括优化，运动计划，不确定性表示，卡尔曼和粒子过滤器以及点云处理。作业专注于编程机器人在模拟中执行任务。
锂离子电池状态和参数估计的新级联框架
摘要：锂离子电池在线监视由于其内部状态的不可衡量的特征而具有挑战性。到目前为止，电池监视的最有效方法是基于等效电路模型应用高级估计算法。此外，一种估计缓慢变化的不可估计的参数的通常方法是将它们包括在零时间导数条件下，构成所谓的扩展等效电路模型，并已广泛用于电池状态和参数估计。尽管将各种高级估计算法应用于联合估计和双重估计框架，但这些估计框架的本质尚未更改。因此，电池监视结果的改进有限。因此，本文提出了一种新的电池监视结构。首先，由于叠加原则，提取了两个子模型。对于非线性，进行了可观察性分析。表明，局部可观察性的必要条件取决于电池电流，电池容量的初始值以及相对于充电状态的开路电压的衍生物平方。然后，获得的可观察性分析结果成为提出新的监测结构的重要理论支持。选择并使用常用的估计算法，即卡尔曼过滤器，扩展的卡尔曼过滤器和无香的卡尔曼过滤器。使用合成数据的数值研究已证明了所提出的框架的有效性。使用合成数据的数值研究已证明了所提出的框架的有效性。除了提供电池开路电压的同时估算外，电池容量估计更快，更易用的电池容量估计是新提出的监测结构的主要优势。
精确雷达定位的神经误差协方差估计
自动驾驶汽车由于技术进步及其改变转移的潜力而引起了极大的关注。该领域中的一个关键挑战是精确的定位，尤其是在基于激光雷达的地图匹配中，由于数据中的退化，这很容易出现错误。大多数传感器融合技术，例如卡尔曼过滤器，都依赖于每个传感器的准确误差协方差估计来提高定位精度。但是，获得地图匹配的可靠协方差值仍然是一项复杂的任务。为了应对这一挑战，我们提出了一个基于神经网络的框架，用于预测LIDAR地图匹配中的本地化错误协方差。为了实现这一目标，我们引入了一种专门设计用于错误协方差估计的新型数据集生成方法。在使用Kalman滤波器的评估中，我们实现了2 cm的定位准确性，这是该域的显着增强。
基于视觉的无人机传感系统实时空中物体定位与跟踪
摘要 —本文主要研究基于视觉的无人机导航障碍物检测与跟踪问题。通过将物体检测和跟踪有效地集成到动态卡尔曼模型中，开发了一种从单目图像序列中进行实时物体定位和跟踪的策略。在检测阶段，通过每帧图像背景连接线索计算出的显著性图自动检测和定位感兴趣的物体；在跟踪阶段，采用卡尔曼滤波器对物体状态进行粗略预测，然后通过结合显著性图和两个连续帧之间的时间信息的局部检测器进一步细化预测。与现有方法相比，所提出的方法不需要任何手动初始化跟踪，运行速度比同类最先进的跟踪器快得多，并且在大量图像序列上实现了具有竞争力的跟踪性能。大量实验证明了所提出方法的有效性和优异的性能。
基于视觉的实时空中物体定位和... - arXiv
摘要 — 本文主要研究基于视觉的无人机导航障碍物检测与跟踪问题。通过将物体检测和跟踪有效地集成到动态卡尔曼模型中，开发了一种单目图像序列的实时物体定位和跟踪策略。在检测阶段，通过每帧图像背景连通性提示计算出的显著性图自动检测和定位感兴趣的物体；在跟踪阶段，采用卡尔曼滤波器对物体状态进行粗略预测，然后通过结合显著性图和两个连续帧之间的时间信息的局部检测器进一步细化预测。与现有方法相比，所提出的方法不需要任何手动初始化跟踪，运行速度比同类最先进的跟踪器快得多，并且在大量图像序列上实现了具有竞争力的跟踪性能。大量实验证明了所提出方法的有效性和优越性能。
循环经济背景下锂离子电池健康状态评估方法综述
图 2：从基于物理的电池模型中检索到的特征的 SoH 估算方法。这些技术的缩写是库仑计数 (CC)、电化学阻抗谱 (EIS)、开路电压 (OCV)、卡尔曼滤波器及其扩展 (KF) 和遗传算法 (GA)。