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同时定位与地图创建综述

SLAM包含两个主要任务,定位和建图。这是移动机器人自主完成作业任务需要解决的基本问题,特别是在未知环境的情况下,移动机器人既要确定自身在环境中的位姿,又要根据确定的位姿来创建所处环境的地图,这是一个相辅相成、不断迭代的过程。因此,SLAM问题是一个复杂的耦合问题,也可以被看作是先有鸡还是鸡蛋的问题[1]。

  • 2022-01-12
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如何用卡尔曼滤波来做机器人目标追踪?

滤波,简要来说就是如何过滤掉收到干扰的信号。卡尔曼滤波所做的是从一堆观测数据中,去估计出真实数据样子。举一个简单的例子,就说机器人的目标追踪。人感知这个世界靠的是眼睛,机器人感知这个世界靠的是传感器。机器人通过传感器测量物体位置的时候,传感器可能带来测量误差。例如,之前的文章 如何使用高斯分布、高斯混合模型对机器人误差进行建模,我们很有可能由于遮挡、模型的精度不够导致我们测量的小球中心的位置会有些许误差。

  • 2022-01-12
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目标跟踪系列——卡尔曼滤波

计算机视觉中的目标跟踪任务,最经典也最常用的一种算法就是卡尔曼滤波,究竟卡尔曼滤波是如何解决目标跟踪问题?本文我们从卡尔曼滤波的基本原理发出,走进算法内部的参数调优,最后用一个C++实现的车辆目标跟踪实例来分析此类目标跟踪算法的问题所在,以及优化方向。

  • 2022-01-12
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卡尔曼滤波器介绍与理论分析

卡尔曼滤波常用于动态多变化系统中的状态估计,是一种通用性强的自回归滤波器。它的由来和NASA登月有关。其发明者鲁道夫.E.卡尔曼在一次访问NASA的时候,发现阿波罗计划中一个难点是轨道预测问题,因而提出了一种滤波器,可以帮助高效预测轨迹,辅助导航。NASA最终使用了这个滤波器,然后成功实现人类第一次登月计划。卡尔曼滤波器由此得名。

  • 2022-01-12
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卡尔曼滤波在雷达目标跟踪中的应用仿真matlab源码

目标跟踪问题的应用背景是雷达数据处理,即雷达在搜索到目标并记录目标的位置数据,对测量到的目标位置数据(称为点迹)进行处理,自动形成航迹,并对目标在下一时刻的位置进行预测。本文简要讨论了用Kalman滤波方法对单个目标航迹进行预测,并借助于Matlab仿真工具,对实验的效果进行评估。

  • 2022-01-12
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基于扩展卡尔曼滤波(EKF)的机器人状态估计

EKF的目的是使卡尔曼滤波器能够应用于机器人等非线性运动系统,EKF生成的状态估计比仅使用实际测量值更准确。在本文中,我们将简要介绍扩展卡尔曼滤波器,并了解传感器融合的工作原理。为了讨论EKF,我们将考虑一种机器人车(自驾车车辆在这种情况下)。如下图所示,我们可以在一个全局坐标系中为这辆车建模,坐标为:Xglobal、Yglobal和Zglobal(面朝上)。X_car和Y_car坐标属于以线速度(V)和角速度(ω)移动的车的坐标系。横向角(γ)测量汽车绕全局Z轴旋转的程度。

  • 2022-01-12
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图数据库安全控制

数据库安全性是指应用一系列控制措施和工具以保护数据库的机密性、完整性 和可用性,防止不合法的使用所造成的数据泄露、更改或破坏。

  • 2022-01-12
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流量远程监测系统在用水大户计量中的应用

流量远程监测系统在用水大户计量中的应用流量远程监测系统在用水大户计量中的应用

  • 2022-01-12
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