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联邦<b>卡尔</b>曼

  • 基于卡尔曼滤波与Mean Shift的运动车辆跟踪

    针对Mean Shift算法不能跟踪快速目标、跟踪过程中窗宽的大小保持不变的特点。首先,卡尔曼滤波器初步预测目标在本帧的可能位置;其次, Mean Shift算法在这点的邻域内寻找目标真实的位置;最后,在目标出现大比例遮挡情况时,利用卡尔曼残差来关闭和打开卡尔曼滤波器。实验表明该算法在目标尺度变化、遮挡等情况下对快速运动的目标能够取得较好的跟踪效果。

    标签: Shift Mean 卡尔曼滤波 车辆跟踪

    上传时间: 2013-10-10

    上传用户:TF2015

  • 在ADIS16480中调谐扩展卡尔曼滤波器

    ADIS16480是一款MEMS惯性测量单元(IMU),内置一个三轴加速度计、一个三轴陀螺仪、一个三轴磁力计和一个气压计。除了提供完全校准、帧同步的惯性MEMS传感器,ADIS16480还集成了一个扩展卡尔曼滤波器(EKF),可计算动态方位角。

    标签: 16480 ADIS 调谐 扩展

    上传时间: 2013-10-22

    上传用户:上善若水

  • 卡尔曼滤波(非矩阵)参考程序

    卡尔曼滤波(非矩阵)参考程序

    标签: 卡尔曼滤波 矩阵 参考程序

    上传时间: 2013-11-18

    上传用户:ch3ch2oh

  • 卡尔曼滤波的基本原理及应用

    卡尔曼滤波

    标签: 卡尔曼滤波

    上传时间: 2013-10-15

    上传用户:baitouyu

  • 卡尔曼滤波算法简介及代码分析

    卡尔曼滤波

    标签: 卡尔曼 代码分析 滤波算法

    上传时间: 2013-11-11

    上传用户:woshiayin

  • 飞思卡尔智能车的舵机测试程序

    飞思卡尔智能车的舵机测试程序 #include <hidef.h>      /* common defines and macros */#include <MC9S12XS128.h>     /* derivative information */#pragma LINK_INFO DERIVATIVE "mc9s12xs128" void SetBusCLK_16M(void)             {       CLKSEL=0X00;        PLLCTL_PLLON=1;          //锁相环电路允许位    SYNR=0x00 | 0x01;        //SYNR=1    REFDV=0x80 | 0x01;          POSTDIV=0x00;            _asm(nop);              _asm(nop);    while(!(CRGFLG_LOCK==1));       CLKSEL_PLLSEL =1;          } void PWM_01(void) {     //舵机初始化   PWMCTL_CON01=1;    //0和1联合成16位PWM;    PWMCAE_CAE1=0;    //选择输出模式为左对齐输出模式    PWMCNT01 = 0;     //计数器清零;    PWMPOL_PPOL1=1;    //先输出高电平,计数到DTY时,反转电平    PWMPRCLK = 0X40;    //clockA 不分频,clockA=busclock=16MHz;CLK B 16分频:1Mhz     PWMSCLA = 0x08;    //对clock SA 16分频,pwm clock=clockA/16=1MHz;         PWMCLK_PCLK1 = 1;   //选择clock SA做时钟源    PWMPER01 = 20000;   //周期20ms; 50Hz;    PWMDTY01 = 1500;   //高电平时间为1.5ms;     PWME_PWME1 = 1;   

    标签: 飞思卡尔智能车 舵机 测试程序

    上传时间: 2013-11-04

    上传用户:狗日的日子

  • 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。

    标签: 卡尔曼滤波 目标检测

    上传时间: 2014-01-04

    上传用户:417313137

  • 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。可为解决机器人在未知环境下的地图创建与定位问题提供理论依据,具有实际意义。

    标签: SLAM 扩展 卡尔曼滤波器 移动机器人

    上传时间: 2013-10-28

    上传用户:jackandlee

  • 卡尔曼滤波源码

    卡尔曼滤波源码

    标签: 卡尔曼滤波 源码

    上传时间: 2015-01-05

    上传用户:zhaoq123

  • 卡尔曼滤波在精留塔建模中的应用

    卡尔曼滤波在精留塔建模中的应用

    标签: 卡尔曼滤波 中的应用 建模

    上传时间: 2014-01-16

    上传用户:youlongjian0