数据融合matlab代码一些个人机器人项目 该存储库包含一些问题及其解决方案。 问题1：机器人本地化 您只需创建一个ROS软件包即可仅使用GPS，里程表和INS传感器信息来定位机器人。 您可以使用EKF-软件包来开发项目。 为了脱颖而出，您可以从头开始编写自己的EKF，UKF或任何其他传感器融合算法，而不必使用ROS EKF或UKF软件包。 将根据您的数学问题表述和编码技能对您进行评估。 目标 目的是构建一个ROS程序包，以使用提供的数据对Clearpath Robotics的Warthog机器人进行本地化。 概述 使用提供的ROS袋形式的Warthog机器人的传感器数据来完成机器人定位。 为了完成此任务，使用了两个ROS程序包。 一种是robot_localization，它使用扩展卡尔曼滤波器将传感器（GPS，IMU和里程表）融合在一起。 第二个软件包是hector_slam。 Hector slam并未得到充分利用，但使用了此程序包中的一个模块来绘制机器人的轨迹。 可视化是在rviz中完成的。 指示 该项目是使用ROS Melodic在Ubuntu18上构建和测试的。 不保证与其

以STM32F407为硬件平台，使用MPU9250结合mahony姿态融合算法，融合加速度计、磁力计、陀螺仪数据解算出表征姿态的四元数，第二版修正输出角度误差

数据融合matlab代码直流电 用于传感器融合的扩展卡尔曼滤波器 结果 RMSE 像素 0.0868631 py 0.0791862 vx 0.616482 vy 0.602462 超越 cmake> = 3.5 所有操作系统： 使> = 4.1 Linux：大多数Linux发行版默认都安装了make 苹果电脑： 视窗： gcc / g ++> = 5.4 Linux：大多数Linux发行版默认安装了gcc / g ++ Mac：与make一样的交易-[安装Xcode命令行工具]（（） Windows：建议使用 卡尔曼滤波器教程 这是有关EKF和UKF（）的精彩视频 基本制作说明 克隆此仓库。 创建一个构建目录： mkdir build && cd build 编译： cmake .. && make 运行它： ./carn_term2 path/to/input.txt path/to/output.txt 。 您可以在“数据/”中找到一些示例输入。 例如。 ./carn_term2 ../data/sample-laser-radar-measurement-data-1.txt

智能检测技术于多传感器的数据融合

图 8.10 修正矢量的隶属函数 根据质心或模糊重心可以对修正向量Ck的激励值以及推理过程中的规则后件模糊集合进 行解模糊计算。可以通过在 x 方向解模糊环节的输入中乘以增益变量T 来改善模糊跟踪器的 性能，见图 8.11 所示。通过合适地选择增益（ 1,1,1 321 === TTT ）可以使平均 小均方根误 差（RLSE）从 5 降到接近于 1。 图 8.11 通过在输入输出处增加增益变量来改善模糊跟踪器的性能 8.8 模糊神经网络 在每一时刻，自适应模糊神经网络使用样本数据和神经网络算法来定义一个模糊系统。 连接权值和/或输入信号都可以是模糊集，这样模糊神经网络可以实现以下几种情形： 非模糊输入信号但模糊连接权； 模糊输入信号但非模糊连接权； 模糊输入信号和模糊连接权。 第一类模糊神经网络的一个例子见图 8.2，它是由 Yamakawa 等[15，16]发展起来的一种模 糊神经元。每个神经元包含非模糊输入信号 ix（ 1=i ,…,m）和固定的一些模糊集 iku （ 1=k ,…, n）。这些模糊集用来调整非模糊的权 ikw 。这种模糊神经网络采用启发式学习算法来更新权值。 这个算法所采用的公式类似于 BP 算法。在各模糊集上还加有一个约束，即对某个 xi 而言， 只有相邻的值才能是非零值。 这样，在图 8.12 中如果 )( iik xu 和 )(1, iki xu + 为非零值，则：

完整代码，可直接运行

针对传感器测量值存在系统误差的情况, 基于证据理论的思想, 提出一种新的数据融合算法. 该算法首先将 所有测量值根据其与真值的偏差进行分组, 并分配不同的基本信任; 然后将其构成的集合视为辨识框架, 进而将各个 测量值转换为相应的证据并进行证据组合, 所得合成证据的Mass 函数即为各个测量值的权值分配函数; 最后对所得 分组融合测量值进行加权求和, 即得融合结果. 仿真结果验证了该算法的有效性.

多源遥感影像数据融合技术探讨，姚静，康停军，针对当前海量遥感数据与相对较低的数据利用率并存的现状，探讨了数据融合的概念，融合的三个层次：像素级、特征级和决策级融合，

zigbee终端节点实现对sht10温湿度以及光照传感器bh1750的采集.

数据融合matlab代码导航和状态估计 018827-。 教学大纲：导航过滤器，用于IMU初始化的精确方法，卫星系统和惯性导航系统集成，可测量和外部数据的信息融合，行人导航和无陀螺仪导航。 该课程的最后一个项目展示了一个完整的导航解决方案，该解决方案由EKF估计并带有带噪声的IMU和GPS传感器，并在该场景的一系列运动状态和全局状态中被声明为： 与观测值本身正在纠正的位置（z̃_GPS）不同，这里的误差会随着时间的推移而恶化，因为它们会随机行走： IMU漂移的最终和最重要的表示形式是总体轨迹，其估计路线随时间呈指数级偏离，从GT到GT： 086761-。 教学大纲：惯性和航位推算导航，概率信息融合，视觉辅助导航，同时定位和制图，Imu预集成，视觉惯性束调整，协作导航和猛击（集中式和分布式），活动状态估计和信念空间规划。 作业示范： 086759-。 教学大纲：方向参数化，导航系统中的主要坐标系，不同坐标系之间的3D刚性转换，动力学，惯性传感器，惯性导航方程式，地球模型，传感器误差特性，惯性误差表示，GNSS，Ins-GPS Ekf概述。 了解惯性导航系统的工作原理和基本方程式。 学习对