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alt 期望最大化EKF算法结合了EM算法和EKF的特点,主要用于在非线性动态系统中同时估计状态和参数。其基本步骤如下:

初始化参数和状态。
E步骤:使用当前参数估计,通过EKF估计状态和协方差。
M步骤:在E步骤中估计的状态基础上,使用EM算法更新参数估计。
重复步骤2和3,直到参数和状态估计收敛。

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由于无人机在测距中总会在一段时间内处于碰撞阶段,这对于正在进行相对定位的无人机集群的影响是毁灭性的,由于测距长时间的失败,无人机无法准确的计算其他无人机相对于自身的位置,导致无人机按照错误的协同控制指令飞行,最终集群飞行失败并且会发生内部碰撞。下面主要研究了如何通过对无人机发包的周期进行随机化从而减弱连续测距失败现象。

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卡尔曼滤波器是最优化递归的数字处理算法,卡尔曼滤波的一个典型实例是从一组有限的,包含噪声的,对物体位置的观察序列(可能有偏差)预测出物体的位置的坐标及速度。在很多工程应用(如雷达、计算机视觉)中都可以找到它的身影。

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