【滤波跟踪】基于拓展卡尔曼滤波将车轮里程计和单目摄像头相结合实现定位控制附matlab代码

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🔥 内容介绍

卡尔曼滤波（KF）是一种利用线性系统状态方程，通过输入输出的观测数据对系统状态进行估计的技术，扩展卡尔曼滤波（EKF）是一种在卡尔曼滤波技术基础上，针对非线性系统提出信息融合方法，其可以利用系统的状态方程与观测方程对系统的状态进行最优估计。

即时定位与地图构建（SLAM）是导航领域近几年中快速发展的技术之一，它解决机器人在未知环境中的定位与地图构建问题。机器人智能化是未来发展趋势，整体可以分为环境感知、定位与构图、路径规划三部分，分别解决“我在那儿”、“我要到哪里去”、“如何去”的问题，SLAM 作环境感知与路径规划的链接过程发挥着不可替代的作用。由于单一传感器的误差及环境局限性，SLAM 过程往往融合多种传感器的信息进行位置估计。

摄像头作为视觉传感器可以提取丰富的环境信息，而编码器作为里程计传感器可以对机器人进行精确的航位推算，融合这两种信息可以实现机器人的局部定位，并记录自身的运行轨迹，相比采用单一传感器在定位精度与定位方式上有所提高。EKF 作为经典的信息融合算法在一些工程应用领域有着成熟的应用成果，本文采用 EKF 算法融合摄像头与编码器信息，利用摄像头观测标签计算相对位置，利用编码器计算里程信息，并采用 Matlab 进行仿真分析。

⛳️ 运行结果

📣 部分代码

MAX_RANGE = 1.9;

sigmaR = 0.05;

sigmaB = (1.0*pi/180);

R = [sigmaR^2 0; 0 sigmaB^2];

%min distance can be considered as waypoint

MIN_WP = 0.03;

%% plot

lm = [1 2 2 3 2 0 0 3 1; 1 4 3 2 1 3 6 6 6; 1 2 3 4 5 6 7 8 9];

wp = [0 2 2 3 4 4 0 0; 0 0 0 0 7 7 7 0;];

ScreenSize = get(0, 'ScreenSize')*0.75;

fig = figure('Position', [0 0 ScreenSize(3), ScreenSize(4)]);

subplot(1,2,1)

plot(lm(1,:),lm(2,:),'k.')

hold on, axis equal, grid on

MAXX = max([max(lm(1,:)) max(wp(1,:))]);

MAXY= max([max(lm(2,:)) max(wp(2,:))]);

MINX = min([min(lm(1,:)) min(wp(1,:))]); 

MINY= min([min(lm(2,:)) min(wp(2,:))]);

axis([MINX-1 MAXX+1 MINY-1 MAXY+1])

Plot.xv = plot(0,0,'ro','erasemode','xor');

Plot.xt = plot(0,0,'bo','erasemode','xor');

Plot.dr = plot(0,0,'go','erasemode','xor');

Plot.pth_fusion = plot(0,0,'r','markersize',2,'erasemode','background');

Plot.pth_true = plot(0,0,'b','markersize',2,'erasemode','background');

Plot.pth_DRnoise = plot(0,0,'g','markersize',2,'erasemode','background');

Plot.obs = plot(0,0,'k','erasemode', 'xor');

xlabel('blue:true path | red:predicted path | green:noise path');

%xlabel(');

subplot(1,2,2)

hold on,  grid on

MINX_= 0;MAXX_ = 723; MINY_ = 0; MAXY_ = 0.3;

axis([MINX_ MAXX_ MINY_ MAXY_])

Plott =  plot(0,0,'b','markersize',2,'erasemode','background');

xlabel('error between true path and predicted path');

%% init states

global vtrue XX PX PaData

vtrue = zeros(3,1);

XX = zeros(3,1);

DR = zeros(3,1);

PX = zeros(3);

PosError = 0;

dt = DT_CONTROLS;

🔗 参考文献

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2.1 bp时序、回归预测和分类

2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类

2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类

2.4 CNN|TCN|GCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类

2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类

2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类

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

2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类

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

2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类

2.13 BLS宽度学习时序、回归预测和分类

2.14 PNN脉冲神经网络分类

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

方向涵盖风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、用电量预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断

🌟图像处理方面

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