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基于交叉几何和实测速度的转向车辆轨迹预测

众所周知，城市道路交叉口是交通事故的常发地，了解交叉路口的动态交通情况对于研究如何防止交通事故非常有必要。当自动驾驶车辆穿过交叉路口时，预测即将到来的其他车辆的轨迹是ADAS的要求。在本文中，我们提出了一种城市交叉路口转弯车辆轨迹预测方法。转弯机动车辆的轨迹预测比直行机动车辆更困难，因为转弯车辆在接近交叉路口时减速并且在离开交叉路口时加速。此外，速度的变化取决于诸如交叉角、拐角半径之类的因素。我们的方法生成了一种新的轨道预测所需的速度模型，该模型考虑了交叉口几何形状和其他车辆的观测速度。具体而言，我们假设人行横道附近的速度变得极小，并通过拟合过去的顺序速度和估计的最小速度到三次函数来计算速度模型。我们的方法的优点是能够预测在任何交点和任何位置的轨迹。该方法在实际交通场景中的预测性能优于其他方法。

  • 2022-01-11
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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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一文图解卡尔曼滤波（KalmanFilter）

Kalman Filter 算法，是一种递推预测滤波算法，算法中涉及到滤波，也涉及到对下一时刻数据的预测。Kalman Filter 由一系列递归数学公式描述。它提供了一种高效可计算的方法来估计过程的状态，并使估计均方误差最小。卡尔曼滤波器应用广泛且功能强大：它可以估计信号的过去和当前状态，甚至能估计将来的状态，即使并不知道模型的确切性质。

  • 2022-01-11
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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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一种顾及TOA数据优选的抗差卡尔曼滤波室内定位方法

室内无线定位在生产、物流、监控等方面有着广泛的用途，然而受通信距离和无线通信基站拓扑结构的影响，传统的TOA室内定位算法存在精度不高和稳定性差等问题。基于此，以超宽带为研究对象，在TOA信道模式下，综合考虑超宽带精度衰减因子与定位信号强度两方面因素，提出了一种顾及数据优选的抗差卡尔曼滤波技术的室内导航定位方法。该方法首先在TOA测距的信道模式下以到达终端信号的定位信号强度值为准则，筛选出与终端通信信号较强的观测信息，剔除部分非视距误差，确保观测信息的可靠性，再以水平精度因子优化拓扑结构，选择较优的接入点构造良好的拓扑布局。最后，为有效控制异常误差的影响，提出将抗差卡尔曼滤波应用于室内超宽带测距滤波和定位解算，确保观测信息的可靠性和抗差性，模拟和实测算例验证了本文提出的算法的有效性。

  • 2022-01-11
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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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传统组合导航中的实用Kalman滤波技术评述

在随机线性系统建模准确的情况下,Kalman滤波是线性最小方差无偏估计。针对传统惯导/卫导组合导航的实际应用,难以精确建模,给出了常用的建模方法、状态量选取原则、离散化方法及滤波快速计算方法。讨论了平方根滤波、自适应滤波、联邦滤波和非线性滤波等技术的适用场合,并给出了使用建议。针对前人研究可观测度中未考虑随机系统噪声的缺陷,提出了更加合理的以初始状态均方误差阵为参考的可观测度定义和分析方法。提出了均方误差阵边界限制方法,可有效抑制滤波器的过度收敛和滤波发散。该讨论可为工程技术人员提供一些有实用价值的参考。

  • 2022-01-11
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