PMSM入门必看！！！！！！！！！！1，卡尔曼滤波无位置传感器控制
上传时间： 2017-07-18
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无迹卡尔曼滤波UKF在组合导航中应用的MATLAB仿真代码
上传时间： 2017-12-29
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该书由美国Charles.K.Chui,中国GuanRong Chen 著,清华大学出版社出版。
标签： 卡尔曼滤波
上传时间： 2021-01-27
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一种通用微型飞行控制器设计 105页摘 要 微小型无人机(Micro／Mini UnmannedAerial Vehicle，M【，AV)在现代军事和国民经济中发 挥着越来越重要的作用。飞行控制器是无人机系统的核心，它自动采集无人机的各种飞行参数， 输出舵面／油门指令以控制无人机的姿态和轨迹，使无人机能在没有人工操纵干预的情况下自主 飞行，完成预定的任务。因此，研制高性能的飞行控制器对改善无人机的飞行性能以及提高任 务完成效率都具有重要的意义。 本文着重研究一种通用微型飞行控制器(General Micro Flight Controller，GMFC)，以适用 于小型／微型固定翼飞行器、旋翼飞行器、飞艇以及移动机器人的控制。论文的主要工作涉及 GMFC的硬件设计与软件实现，具体内容包括： 1)分析了微型飞行控制器在国内外的研究现状和发展趋势，根据任务需求和设计指标确定 一种通用型、微型化、低功耗、高性能、低成本的嵌入式微型飞行控制器的整体方案。 2)设计了基于ARM的通用微型飞行控制器的硬件系统，包括主控模块、惯性测量单元、 静压高度计、遥控信号接收单元、数据通信模块、电源模块、附加传感器模块等；完成了整个 控制器的PCB制作以及对所有电路的调试工作，使得系统运作正常。 3)研究了基于卡尔曼滤波算法的姿态参考系统，并对姿态参考系统的静态性能和动态性能 进行测试。 4)设计了小型四旋翼飞行器本体平台并对其进行动力学建模仿真； 5)在此基础上，结合四旋翼飞行器试验平台设计了飞行控制律，开发了GMFC的软件系 统，并开展物理实验验证。
标签： 飞行控制器
上传时间： 2022-03-15
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在工业应用中常用一组传感器对问一个被测量目标在一个过程的不同位置进行测量，然而由于每个传感器位于过程的不同位置，它们将不问程度的受到嗓声的干扰，为了从被嗓声干扰的多传感器测量值中获得更准确的测量结果，霱要进“步研究多传感器的融合理论多传感器数据融合系统的关键在于如何充分利用各个传感器的信息，得到对被测参数的最优估计，本文主要研究了以加权的方式进行多传感器数据融合的方法，即研究如何对每个传感器进行加权，从而得到对被测参数最优佑计的方法为此本文在介绍了多传感器数据融合技术的基础上，首先研究了基于奇异值分解的数据融合算法，通过对传感器测量值构成的矩阵进行奇异值分解，利用每个传感器测量值所对应的奇异值，可以估计出对每个传感器权值的最优估计，从而在不要任何先验知识的条件下，可仅由多传感器的测量值，利用提出的算法得到在最小均方误差意义下的被测参数的最优估计，此外，在许多工业过程中，人们利用多传感器测量同一过程参数以控制该参数在过程中的不同位置能根据需要进行合理分布，此时人们希望利用多传感器融合的测量结果，对每一个传感器的测量数据进行重建，以获得对每一个传感器的测量结果进行更为准确的估计。为此，本文进一步研究了基于小波降噪和数据融合的传感器数据重建算法，仿真和实验结果都说明提出算法是有效的，最后，研究了非线性动态系统的状态融合问题，研究了加权无气味卡尔曼滤波（UKF）方法，研究表明无气味卡尔曼波波能克服了扩展卡尔曼滤波（EKF）在状态融合估计中的不足，可以得到了更准确的状态融合估计结关键词多传感器系统，数据融合，奇异值分解，UKF
上传时间： 2022-03-16
上传用户：aben
目前电动汽车主要以锂电池作为动力来源,为了提高锂电池的使用时间和安全性,为锂电池提供安全良好的运行环境,电池管理系统应运而生。BMS主控单元基于S32K144汽车级单片机,通过主从式网络控制结构能够对锂电池的各个参数进行采集与分析。采用扩展卡尔曼滤波对电池的荷电状态(SOC)进行估算,克服普通估算方法无法避免电池内阻误差的缺点,通过Matlab/Simulink软件仿真验证可使估算误差达到2%以内。At present,electric vehicles mainly use lithium batteries as the power source.In order to improve the running time and safety of lithium batteries,a safe and good operating environment for power batteries is provided,and a battery management system(BMS) has emerged.The BMS main control unit is based on the S32K144 automotive-grade control chip.Through the master-slave network control structure,it can collect and analyze the various parameters of the lithium battery.The Extended Kalman Filter(EKF) is used to estimate the state of charge(SOC) of the battery,which overcomes the shortcomings of the internal estimation method that cannot overcome the internal resistance error of the battery.It can be verified by Matlab/Simulink software simulation.The estimation error is within 2%.
上传时间： 2022-03-26
上传用户：XuVshu
《GPS原理与接收机设计》电子工业出版社——谢钢,很好的接收机书籍。《GPS原理与接收机设计》系统、透彻地阐述了GPS及其接收机设计的各项相关内容，包括GPS信号结构、时空坐标系、测量值、定位原理、卡尔曼滤波、接收机的射频前端、信号捕获和信号跟踪。此外，《GPS原理与接收机设计》还介绍了差分精密定位、GPS与惯性导航的组合和地图匹配三方面GPS应用技术，并对多路径、电磁干扰、互相关干扰、高灵敏度GPS、辅助GPS等关键课题做了论述。《GPS原理与接收机设计》理论分析清晰，实用性强，并且内容力求反映近些年来出现的GPS最新技术和成果。
上传时间： 2022-03-27
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《统计信号处理基础：估计与检测理论》是一部经典的有关统计信号处理的权威著作。全书分为两卷，分别讲解了统计信号处理基础的估计理论和检测理论。 第一卷详细介绍了经典估计理论和贝叶斯估计，总结了各种估计方法，考虑了维纳滤波和卡尔曼滤波，并介绍了对复数据和参数的估计方法。本卷给出了大量的应用实例，范围包括高分辨率谱分析、系统辨识、数字滤波器设计、自适应噪声对消、自适应波束形成、跟踪和定位等；并且设计了大量的习题来加深对基本概念的理解。第二卷全面介绍了计算机上实现的最佳检测算法，并且重点介绍了现实中的信号处理应用，包括现代语音通信技术及传统的声呐/雷达系统。本卷从检测的基础理论开始，回顾了高斯、c2、F、瑞利及莱斯概率密度；讲解了高斯随机变量的二次型，以及渐近高斯概率密度和蒙特卡洛性能评估；介绍了基于简单假设检验的检测理论基础，包括Neyman-Pearson定理、无关数据的处理、贝叶斯风险、多元假设检验，以及确定性信号和随机信号的检测。最后详细分析了适合于未知信号和未知噪声参数的复合假设检验。
标签： 信号处理
上传时间： 2022-04-14
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视觉SLAM十四讲一书的草稿版，系统介绍了视觉SLAM（同时定位与地图构建）所需的基本知识与核心算法，既包括数学理论基础，如三维空间的刚体运动、非线性优化，又包括计算机视觉的算法实现，例如多视图几何、回环检测等。此外，还提供了大量的实例代码供读者学习研究，从而更深入地掌握这些内容。可以作为对SLAM 感兴趣的研究人员的入门自学材料，也可以作为SLAM 相关的高校本科生或研究生课程教材使用。 适读人群 ：本书适合对SLAM感兴趣的读者阅读，也适合有志于从事计算机视觉、机器人研究等领域的广大学生阅读，可作为SLAM技术的入门教材。 SLAM技术是全自动无人驾驶、无人机、机器人等人工智能产品的核心技术之一。 作者是SLAM领域非常杰出的青年专家。 书中不仅有深入浅出的讲解，同时注重理论和实践结合，大大降低了国内学生和相关从业者的进入门槛。 隆重向读者推荐《视觉SLAM十四讲：从理论到实践》。一方面本书是业界少有的涵盖从基础理论到代码实例，系统性讲解SLAM的书；另一方面，本书的作者和地平线颇有渊源，高翔曾经是我们的算法实习生，颜沁睿是自动驾驶算法工程师，都是在SLAM领域非常杰出的青年专家，走在技术实践前沿。在移动互联网大潮之后，自动驾驶、无人机、服务机器人等人工智能硬件会成为下一个产业爆发点，其中关键的技术之一就是动态定位和环境建模的SLAM技术。本书是国内非常有价值的有关SLAM技术的书籍，适合有志于从事机器人技术的研究生和工程师，一定会让读者很有收获。 ——地平线机器人创始人，中国人工智能学会副秘书长，余凯 我在新加坡和加拿大给学生讲视觉SLAM时常常觉得缺乏一本适合初学者的教材。高翔博士的《视觉SLAM十四讲：从理论到实践》从基础的四元数、李代数讲起，涵盖了卡尔曼滤波、Bundle Adjustment、Pose-Graph等高级优化工具。书中更有zui近十多年成功系统的概述，从2003年的MonoSLAM直到2016年的ORB-SLAM。通篇既有清晰的理论叙述，又辅以大量示例程序，是一本非常好的视觉SLAM教材。 ——加拿大西蒙弗雷泽大学终身教授，谭平 视觉SLAM随着近年增强现实、无人驾驶等应用的兴起而重新获得重大关注。视觉SLAM属于计算机视觉和机器人研究的交叉领域，因此涉及的基础知识广而分散。国内专门的研究机构相对较少，因此学生入门的门槛较高。幸运的是，本书不仅有深入浅出的讲解，同时注重理论和实战的结合，大大降低了国内学生和相关从业者的进入门槛。因此，本书非常值得初学者学习实践。 ——网易感知与智能中心增强现实算法架构师，刘海伟 作者的这本书既是通俗有趣的高科技演义，又是足以指导研发实践的翔实教程，对国内SLAM 界而言可谓意义重大。我甚至发现有不少目前圈内的一流人才都是因为看了本书的早期章节才决定进入这个行业并快速成长起来的。 本书里所涵盖的知识面、技术细节，甚至是某些宝贵的实践经验，对国内刚刚起步的虚拟现实和增强现实（VR/AR）、无人机、无人车、机器人等行业而言，都将产生深远影响！ ——uSens凌感科技联合创始人/首席运营官，时驰（Chris）博士
上传时间： 2022-05-23
上传用户：kingwide
如何估计机器人在空间中移动时的状态（如位置、方向）是机器人研究中一个重要的问题。大多数机器人、自动驾驶汽车都需要导航信息。导航的数据来自于相机、激光测距仪等各种传感器，而它们往往受噪声影响，这给状态估计带来了挑战。本书将介绍常用的传感器模型，以及如何在现实世界中利用传感器数据对旋转或其他状态变量进行估计。本书涵盖了经典的状态估计方法（如卡尔曼滤波）以及更为现代的方法（如批量估计、贝叶斯滤波、sigmapoint 滤波和粒子滤波、剔除外点的鲁棒估计、连续时间的轨迹估计和高斯过程回归）。这些方法在诸如点云对齐、位姿图松弛、光束平差法以及同时定位与地图构建等重要应用中得以验证。对机器人领域的学生和相关从业者来说，本书将是一份宝贵的资料。
标签： 机器人
上传时间： 2022-05-23
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