基于扩展卡尔曼滤波器的超紧耦合GPS／INS组合导航系统设计（中国知网上下的哦）

卡尔曼卢阿 卡尔曼滤波器类 (lua) 这是一个简单的卡尔曼滤波器，可以使用噪声值 (R) 进行实例化。

基于扩展卡尔曼滤波和加权非线性最小二乘的二维同时定位与映射仿真 蓝色圆圈是机器人的真实姿势，红色圆圈是机器人的估计姿势 两个蓝星是特征的实际位置，两个红星是特征的估计位置 介绍 在Matlab中模拟具有两个要素和一个绕要素1旋转的机器人的2D地图。 （机器人可以观察到两个特征相对于自身的角度和距离）。 使用观察数据和控制数据分别基于扩展卡尔曼滤波器（EKF）和加权非线性最小二乘法（WNLS）来估计机器人的姿态和两个特征的位置（即通过EKF和WNLP解决简单的2D SLAM ）。 （SLAM）：是在构建或更新未知环境的地图同时跟踪代理在其中的位置的计算问题。 先决条件 所有代码仅在 视窗10 1809 Matlab R2018b 不能保证这些代码在其他版本中具有良好的兼容性。 用法 双击F00_Main_EKF.m以运行基于EKF的2D SLAM仿真。 双击F00_Main_NL

这个包实现了一系列鲁棒卡尔曼滤波器。 每个鲁棒卡尔曼滤波器都是通过固定参数 tau（0 和 1 之间的实际值）来选择的。 滤波器的鲁棒性由容差 c 调整。 鲁棒鲁棒卡尔曼的设计知道真实模型属于一个关于名义上的球。 那个球里的模型是这样的它们与名义模型之间的 Tau 散度小于宽容 C. 该软件包还包含一个演示其实际应用的示例。 参考： M.佐尔齐。 “模型扰动下的鲁棒卡尔曼滤波”。 提交。 M.佐尔齐。 “关于模型不确定性下贝叶斯和维纳估计量的鲁棒性”。

卡尔曼滤波器源文件，可以作为MATLAB的工具包使用

学习卡尔曼非常好的一篇文章，深入浅出的介绍了卡尔曼的概况和应用。非常值得一读。

在本文中，我们描述了代表霍乱动力学的两个不同的随机微分方程。 通过将随机性引入随机性建模中的一种标准技术-参数摄动技术，将随机性引入确定性模型中，从而编制出第一条随机微分方程；并使用转移概率来编制第二条随机微分方程。 我们使用合适的Lyapunov函数和Itô公式分析随机模型。 我们陈述并证明了整体存在的条件，正解的唯一性，随机有界性，概率的整体稳定性，矩指数稳定性和几乎确定的收敛性。 我们还使用Euler-Maruyama方案进行了数值模拟，以模拟随机微分方程的样本路径。 我们的结果表明，样本路径是连续的，但不可区分（维纳过程的一个属性）。 此外，我们比较了确定性模型和随机模型的数值模拟结果。 我们发现，SIsIaR-B随机微分方程模型的样本路径在SIsIaR-B常微分方程模型的解内波动。 此外，我们使用扩展的卡尔曼滤波器来估计模型区室（状态），我们发现状态估计值适合测量结果。 还讨论了用于估计模型参数的最大似然估计方法。

ESKF-2003 错误状态卡尔曼滤波器（ESKF）的实现 描述 该存储库的目标是学习如何制作一个可以将9自由度IMU（加速度计/陀螺仪/磁力计）集成到四元数态的估计器。 误差状态卡尔曼滤波器的理论描述如下： “卡尔曼滤波的姿态误差表示-2003”-F. Landis Markley 参考 规避动态建模：校准移动机器人定位的误差状态卡尔曼滤波器的评价 卡尔曼滤波的姿态误差表示 姿态估计或四元数估计 航天器姿态确定的乘法与加法滤波器的比较 三维姿态估计的间接卡尔曼滤波

数据融合matlab代码扩展卡尔曼滤波器 在这个项目中，我用C ++语言实现了扩展卡尔曼滤波器。 Udacity提供的模拟器会生成嘈杂的LIDAR和RADAR测量对象的位置和速度测量结果，并使用我的EKF实现，我对LIDAR和RADAR数据进行了传感器融合，以预测对象的位置和速度。 这是显示的EKF地图： 该项目涉及Term 2 Simulator，可以下载 该存储库包含两个文件，可用于为Linux或Mac系统设置和安装。 对于Windows，您可以使用Docker，VMware或什至安装uWebSocketIO。 请参阅EKF项目课程中教室中的uWebSocketIO入门指南页面，以获取所需的版本和安装脚本。 一旦完成uWebSocketIO的安装，就可以通过从项目顶部目录执行以下操作来构建和运行主程序。 mkdir构建 光盘制作 cmake .. 制作 ./扩展KF 可以在此项目的课堂课程中找到设置环境的提示。 请注意，完成该项目所需编写的程序是src / FusionEKF.cpp，src / FusionEKF.h，kalman_filter.cpp，kalman_filter

这是自动驾驶汽车绕固定点进行恒定半径转弯的 EKF。 车辆加速度项是非线性的并且被AWGN破坏。车辆观测模型在距离和方位角上是非线性的。 观察结果被乘法非高斯噪声项破坏。 此 EKF 是为检测和估计类期中构建的（请参阅随附的 PDF 文件）。 目的是表明如果噪声项是非高斯项并乘法进入观测模型，则 EKF 可能不是无偏估计量。 在这些条件下，合适的替代品是 UKF 和 PF 的任何变体。 执行了一组 MC 模拟以显示 EKF 对 IC 对此问题的敏感性，并表明它不是无偏估计器（不包括 MC 代码）。