【滤波跟踪】一个基于EKF的估计器被用来模拟在未知的动态和随机环境中以恒定转弯速度动态移动的车辆的各种随机不可观察的场景附matlab代码

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🔥 内容介绍

一、研究背景与意义

在智能交通、自动驾驶、车辆监控等领域，车辆运动状态估计（如位置、速度、航向角）是实现路径规划、碰撞预警、轨迹跟踪的核心前提。实际场景中，车辆常处于未知动态与随机环境中：一方面，环境干扰（如侧风、路面摩擦力波动）具有随机性，难以建立精确数学模型；另一方面，部分运动状态（如路面阻力系数、风干扰强度）属于随机不可观察量，无法通过传感器直接测量，仅能通过可观测信息（如 GPS 位置、IMU 加速度）间接推断。

对于以恒定转弯速度移动的车辆（如城市道路转弯、环岛行驶场景），其运动模型呈现非线性特性（航向角随时间变化，位置与速度呈三角函数关系），传统线性滤波方法（如卡尔曼滤波 KF）难以适配；而扩展卡尔曼滤波（EKF）通过对非线性模型的一阶泰勒展开，可在非线性系统中实现状态估计，同时具备处理随机噪声与部分不可观察量的能力。

本文设计基于 EKF 的车辆估计器，针对恒定转弯速度车辆，在包含未知动态干扰（如突发侧风）与随机不可观察场景（如不可测路面阻力）的环境中，实现车辆运动状态的精准估计，为复杂环境下的车辆跟踪提供可靠技术支撑。

⛳️ 运行结果

📣 部分代码

% DESCRIPTION: Replicate Figure 3 with the EKF-based radio SLAM model and

% parameters given in table III

clc; clear; close all;

%------------------------Simulation Parameters----------------------------%

% Reciever

x_rx0 = [0 0 10 10 100 10]'; % Initial Rx State

h0_rx = 9.4e-20; hneg2_rx = 3.8e-21; % Rx Power-Law Coefficients

% Radio Frequency (RF) Transmitter

rs(1:2, 1) = [-110, 240]'; % RF Tx 1-5 Initial Conditions

rs(1:2, 2) = [-150, 340]';

rs(1:2, 3) = [-215, -60]';

rs(1:2, 4) = [-75, 105]';

rs(1:2, 5) = [-5, 80]';

x_s0 = zeros(4, length(rs)); % Preallocation

for ii = 1:5

% RF Tx 1-5 Initial States

x_s0(:, ii) = [rs(:, ii); 10; 1]';

end

h0_s = 8.0e-20; hneg2_s = 4.0e-23; % RF Tx Power-Law Coefficients

% Speed of Light [m/s]

c = 299792458;

% Simulation Time

T = 10e-3; % Sampling Period [s]

w = 0.1; % Constant Turn Rate [rad/s

🔗 参考文献

[1]张征.基于多传感器数据融合的煤矿井下移动机器人精确定位技术研究[D].中国矿业大学,2021.

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2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类

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2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类

2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类

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2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类

2.11 FNN模糊神经网络时序、回归预测

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2.15 模糊小波神经网络预测和分类

2.16 时序、回归预测和分类

2.17 时序、回归预测预测和分类

2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类

2.19 Transform各类组合时序、回归预测预测和分类

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