基于扩展卡尔曼滤波器的传感器融合算法附Matlab代码

最新推荐文章于 2025-12-01 22:20:41 发布

纸飞机的轨迹

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本文介绍了使用扩展卡尔曼滤波器进行传感器融合的方法，通过线性化非线性系统模型，提高估计精度。文章提供了二维运动模型的Matlab代码示例，展示如何结合两个传感器测量车辆的位置和速度，进行状态预测和更新，以实现更准确的系统状态估计。

基于扩展卡尔曼滤波器的传感器融合算法附Matlab代码

传感器融合是一种常用的技术，用于将多个传感器的测量结果结合起来，以提高系统的估计精度和鲁棒性。扩展卡尔曼滤波器（Extended Kalman Filter，EKF）是一种常用的传感器融合算法，它通过将非线性系统模型线性化，以及利用卡尔曼滤波器的递推公式来对系统进行状态估计。

本文将介绍基于扩展卡尔曼滤波器的传感器融合算法，并提供相应的Matlab代码示例。在这个示例中，我们将考虑一个简单的二维运动模型，其中有两个传感器分别测量车辆的位置和速度。

首先，我们需要定义系统的状态，观测和控制模型。在这个例子中，我们假设车辆的状态包括位置和速度，观测模型直接测量位置，控制模型为零。

% 系统模型
function x = system_model(x, u, dt)
    % 状态更新方程

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基于扩展卡尔曼滤波器的传感器融合算法及matlab代码

2301_79326857的博客

08-09

322

传感器融合是指利用多个传感器的测量结果，结合各自特点将其进行组合，得到更为准确、可靠、全面的目标状态信息。在预测阶段，我们基于当前状态和状态转移矩阵，对下一时刻的状态进行预测。在更新阶段，我们基于当前的预测状态、测量值和观测矩阵，对状态进行修正，并更新协方差矩阵。扩展卡尔曼滤波器是一种递归状态估计方法，它在基础的卡尔曼滤波器理论上增加了非线性系统的处理能力，用于解决非线性系统的状态估计问题。传感器融合的主要目标是将多个传感器的测量结果集成起来，得到一个高精度、高鲁棒性、高可靠性的目标状态估计值。

两不相关传感器（双通道）二维 kalman滤波Matlab仿真

Yujian2563的博客

09-13

959

条件设定的条件为两个传感器，每个传感器独立观测一个状态量，但两个状态量之间存在耦合（A矩阵非对角线上不为0）的情况下，对两个传感器对应的局部滤波进行融合（使用的是最简单的算法）：两个传感器下就是：代码 %Project: 不相关双通道二维 kalman滤波 %Author: Jace %Data: 2021/09/12 %--------------------准备--------------------- close all; clear all; clc; %---------------

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两相关传感器（双通道）一维联邦滤波Matlab仿真（对比局部滤波）

Yujian2563的博客

09-14

1446

条件设定的条件为两个传感器，同时观测一个状态量，对两个传感器对应的局部滤波进行融合（使用联邦滤波算法），并加入单独的局部滤波的对比，联邦滤波算法核心：代码 %Project: 相关双通道一维 kalman滤波 %Author: Jace %Data: 2021/09/13 %--------------------准备--------------------- close all; clear all; clc; %------------------初始化参数------------------

【目标融合】基于扩展卡尔曼滤波器的传感器融合算法附matlab代码

matlab_dingdang的博客

01-29

411

总结了基于卡尔曼滤波技术的各种跟踪融合算法,分别介绍了集中式和分步式跟踪融合算法,仿真了融合效果.集中式融合算法具有最优的估计性能但是对资源的要求也最高.分布式融合算法可以节省计算量和通信带宽,在一定条件下也可以实现对目标的最优估计.

【SLAM】基于扩展卡尔曼滤波器实现目标融合定位matlab代码4

Matlab_dashi的博客

02-21

1083

摘要： 扩展卡尔曼滤波器 (EKF) 是一种广泛应用于非线性系统状态估计的强大工具。在同时定位与地图构建 (SLAM) 领域，EKF 被用于融合来自多种传感器的信息，实现对自身和环境的高精度定位与地图构建。本文旨在深入分析一个基于 EKF 实现目标融合定位的 MATLAB 代码框架（假设为“代码4”），探讨其核心原理、算法流程、实现细节以及潜在的应用领域。通过对其架构、关键函数和参数的剖析，我们将揭示其在目标融合定位问题中的优势与局限，并展望其未来的发展趋势。

【状态估计】基于不变扩展卡尔曼滤波器的传感器融合状态估计附Matlab代码

qq_72962865的博客

03-21

739

状态估计作为机器人导航、自动驾驶、增强现实等诸多领域的核心技术，旨在从一系列噪声观测中准确、可靠地估计系统的状态变量。面对日益复杂的应用场景，单一传感器的局限性愈发明显，如精度不足、易受环境干扰、以及在某些特定条件下失效等。因此，传感器融合应运而生，它通过有效地整合来自多个传感器的信息，能够显著提升状态估计的精度、鲁棒性和可靠性。然而，传感器融合面临诸多挑战，例如数据异构、异步采样、以及传感器误差建模等。

【目标融合】基于扩展卡尔曼滤波器的车辆定位多传感器融合算法Matlab代码

m0_57702748的博客

12-29

1473

摘要: 车辆精确定位是自动驾驶、高级驾驶辅助系统(ADAS)等领域的核心技术。单一传感器存在局限性，例如GPS易受遮挡影响，IMU易受累积误差影响，而超声波、激光雷达等传感器则各有优缺点。多传感器融合技术能够有效整合不同传感器的信息，提高定位精度和鲁棒性。本文重点研究基于扩展卡尔曼滤波器(Extended Kalman Filter, EKF)的车辆定位多传感器融合算法，探讨其在不同传感器组合下的实现方法，并分析其性能优劣及改进方向。关键词: 车辆定位；多传感器融合；扩展卡尔曼滤波器；状态估计；

【信息融合】基于多维卡尔曼滤波器传感器信息融合（含GPS）附Matlab代码和报告

qq_59747472的博客

01-02

592

信息融合技术旨在将来自多个传感器的数据有效地整合，以获得比单一传感器更准确、更完整和更可靠的系统状态估计。在诸多信息融合方法中，卡尔曼滤波器因其优越的性能和数学上的严谨性而被广泛应用，尤其是在涉及动态系统状态估计的场合，例如车辆导航、机器人定位和目标跟踪等。本文将重点探讨基于多维卡尔曼滤波器的传感器信息融合方法，特别是结合GPS数据和其他传感器数据（例如IMU、里程计等）的应用，深入分析其原理、优势和面临的挑战。一、卡尔曼滤波器及其多维扩展。

【滤波跟踪】卡尔曼滤波器、扩展卡尔曼滤波器(EKF)和最近的无香味卡尔曼滤波器(UKF)附matlab代码

Matlab_dashi的博客

09-13

844

滤波跟踪是目标跟踪领域中的一种关键技术，旨在利用传感器数据估计目标状态。本文将介绍三种常用的滤波跟踪算法：卡尔曼滤波器 (Kalman Filter, KF)、扩展卡尔曼滤波器 (Extended Kalman Filter, EKF) 和无迹卡尔曼滤波器 (Unscented Kalman Filter, UKF)。我们将深入分析每种算法的原理和优缺点，并通过 MATLAB 代码示例展示其应用。1. 引言在目标跟踪中，我们通常需要根据传感器数据估计目标的状态，例如位置、速度和加速度。

【扩展卡尔曼滤波】在3D中使用扩展卡尔曼滤波器跟踪物体研究附Matlab代码.rar

09-20

最后，随着人工智能和机器学习的不断发展，扩展卡尔曼滤波器作为一种有效的估计手段，在数据融合、传感器融合以及机器人定位和导航等领域仍然具有重要的应用前景。在这些领域中，扩展卡尔曼滤波器可以有效地处理...

基于扩展卡尔曼滤波的多传感器融合车辆定位算法研究及其MATLAB实现 · 自适应卡尔曼滤波器宝典

08-02

内容概要：本文探讨了基于扩展卡尔曼滤波器（EKF）的多传感器融合车辆定位算法。随着自动驾驶技术的发展，车辆定位成为关键环节。文中详细介绍了多传感器融合技术的优势以及各种传感器的特点，重点讨论了EKF在处理...

无人机【扩展卡尔曼滤波器从IMU和GPS数据计算无人机的姿态】使用不变扩展卡尔曼滤波器对微型无人机状态估计进行传感器融合（Matlab代码实现）

10-17

在无人机领域，Matlab代码实现使得工程师可以方便地利用扩展卡尔曼滤波器对无人机的飞行姿态进行估计，并进行相关的传感器融合。文章中提到的“不变扩展卡尔曼滤波器”是卡尔曼滤波器的一个变种，它针对非线性系统...

Leetcode 65 固定长度窗口 | 中心辐射型固定窗口

im_AMBER的博客

12-01

816

窗口是 “连续固定长度” 还是 “以某个点为中心辐射”？若题目说 “长度为 k 的子数组”→ 普通固定窗口；若题目说 “半径为 k”“以每个元素为中心”→ 中心辐射型窗口。结果是 “每个窗口对应一个值” 还是 “每个索引对应一个值”？前者→普通固定窗口；后者→中心辐射型窗口。

基于A*算法的雷雨绕飞路径MATLAB实现

2501_92729044的博客

11-30

252

本文提出了一种基于A算法的雷雨绕飞路径规划方法。该方法首先生成模拟雷雨天气图并进行二值化处理，识别危险区域；然后检测计划航路中需要绕飞的航段，通过A算法为每个航段生成左右绕飞候选路径；接着进行视距优化和平行路径拓展以提高安全性；最后整合各航段最优路径构建完整绕飞航路。实验结果表明，该方法能有效避开危险区域，生成安全且长度优化的绕飞路径。关键创新点包括：1) 结合雷达天气数据的精细化处理；2) 多候选路径生成与优化机制；3) 完整航路构建策略。可视化界面直观展示了各阶段路径规划效果。

八.函数递归

weixin_60668256的博客

12-01

407

return 0;

2025年全国大学生统计科学与算法编程挑战赛——算法赛道（一）

最新发布

qq_73044452的博客

12-01

257

摘要：本文包含三个编程问题的解决方案。1) 贪吃蛇问题：通过解析移动指令计算蛇最终所在格子的编号；2) 经济小鱼问题：计算前两局存钱、后两局花钱，最终剩余指定金币的方案数；3) 小理吃甜食问题：模拟多轮糖果挑选过程，计算小理获得的最大总糖果值。每个问题都给出了完整的C++实现代码，涉及字符串处理、数学计算和模拟算法等技术。

强化学习[page13]【chapter7】时序差分方法算法介绍

4AM_明朝百晓生

12-01

391

其次，式(7.1)中的TD算法仅能估计给定策略的状态值。尽管如此，本节介绍的TD算法非常基础，对理解本章其他算法至关重要。例如，本章介绍的所有算法都属于时序差分学习的范畴。为简洁起见，式(7.2)常被省略，但必须意识到若缺少该式，算法在数学上将不完整。TD 方法的一个特点是，它在每个时间步更新其值估计，而 MC 方法则要等到回合结束才更新。TD学习的核心思想是基于新获得的信息来修正当前对状态值的估计。因此，TD误差不仅反映两个时间步之间的差异，更重要的是反映了估计值。反映了时间步t与t+1之间的差异。

基于MATLAB的准Z源NpC三电平逆变器拓扑：SVPWM调制与中性点平衡算法的创新应用

2509_94268408的博客

11-30

395

这玩意儿结合了SVPWM调制和中性点平衡算法，实测波形效果比传统拓扑稳得多，特别是处理电压突降和中性点漂移时表现惊艳。有意思的是，当故意让算法失效时，相电压会出现明显的三次谐波毛刺（如下图右侧），而启用平衡算法后波形干净得像用尺子画出来的一样。基于MATLAB搭建的准Z源NpC三电平逆变器拓扑，利用SVPWM调制算法，加入了中性点平衡算法，有创新，给出了线电压和相电压波形。这段代码直接帮我们锁定了电感最优值在1.2mH附近，比教科书公式算出来的更准，毕竟实际仿真考虑了开关器件的非线性特性。

人工兔算法详细原理，人工兔算法公式，人工兔算法优化BP神经网络

abc991835105的博客

12-01

摘要：人工兔优化算法(ARO)是一种受兔子生存策略启发的智能优化算法。该算法通过模拟兔子的"绕道觅食"和"随机躲藏"两种行为，分别对应全局探索和局部开发。算法采用能量因子机制自动平衡探索与开发，包含三个核心公式：绕道觅食公式实现全局跳跃搜索，随机躲藏公式进行局部精细优化，能量收缩机制控制搜索策略转换。实验结果表明ARO在多种优化问题上表现优异，能够有效避免早熟收敛并找到高质量解。该算法适用于工程设计、路径规划等复杂优化问题。