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基于霍夫-无迹卡尔曼滤波的目标检测与跟踪
采用霍夫变换法对雷达目标进行起始,解决了机动目标的非线性强的问题,得到精确的航迹起始初值信息,并将初值信息作为无迹卡尔曼滤波目标跟踪的初始输入,实现对机动目标的跟踪。较其它的算法,霍夫-无迹卡尔曼滤波具有更高的精度。实验仿真,证明了其有效性...
2014-01-04
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基于扩展卡尔曼滤波器的移动机器人SLAM研究
文中阐述一种移动机器人SLAM问题的解决方法,首先利用激光测距仪得到环境中障碍物的监测图表,然后增量的构建全局地图。利用扩展卡尔曼滤波器(EKF)创建移动机器人定位计算的有界估量;最后通过仿真和物理实验验证了该方法的正确性。可为解决机器人在...
2013-10-28
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:介绍了扩展卡尔曼滤波算法和无迹变换(unscented transformation
:介绍了扩展卡尔曼滤波算法和无迹变换(unscented transformation,UT)算法,并对扩展卡尔曼滤波算法(EKF)和无 迹卡尔曼滤波算法(UKF)进行比较,阐明了UKF优于EKF。在此基础上,提出了一种基于Unscent...
2015-11-25
175