武汉大学参加飞思卡尔智能汽车大赛的小车程序，基于数字式的ccd传感器。
标签： 汉 大学 智能汽车 大赛
上传时间： 2016-05-28
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基于数据融合的卡尔曼滤波，对各个各个字传感器的滤波结果进行按矩阵加权融合，的到精确的结果
标签： 数据融合 卡尔曼滤波
上传时间： 2016-06-17
上传用户：leehom61
粒子滤波在无线传感器网络中的应用，与卡尔曼滤波相比较，具有优势。
标签： 粒子滤波 无线传感器网络 中的应用
上传时间： 2014-11-28
上传用户：TF2015
用于飞思卡尔智能小车竞赛的自编程序源代码，经过竞赛测试，运行良好。红外传感器寻线。
标签： 飞思卡尔 智能小车 竞赛 源代码
上传时间： 2014-12-22
上传用户：haoxiyizhong
迭代扩展卡尔曼滤波，实现非线性滤波的功能，应用在无线传感器网络中
标签： 迭代 扩展 卡尔曼滤波
上传时间： 2017-04-01
上传用户：ouyangtongze
卡尔曼滤波器是一个“optimal recursive data processing algorithm（最优化自回归数据处理算法）”。对于解决很大部分的问题，他是最优，效率最高甚至是最有用的。他的广泛应用已经超过30年，包括机器人导航，控制，传感器数据融合甚至在军事方面的雷达系统以及导弹追踪等等。近年来更被应用于计算机图像处理，例如头脸识别，图像分割，图像边缘检测等等。
标签： processing algorithm recursive optimal
上传时间： 2013-11-26
上传用户：王小奇
飞思卡尔智能汽车控制程序框架，只要硬件符合，下载即可让小车跑起来。光电检测无二值化，通过比较传感器返回值进行判断。
标签： 飞思卡尔 智能汽车 控制 程序
上传时间： 2013-12-31
上传用户：xiaoxiang
设计了一个基于位置/速度组合的集中卡尔曼滤波器，整合来自所有传感器的数据以提供精确的和可靠的定位数据
标签： 速度 组合 卡尔曼滤波器
上传时间： 2014-10-12
上传用户：kernaling
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
标签： 传感器 数据融合
上传时间： 2022-03-16
上传用户：aben
传感器与检测技术 PPT版
标签： 传感器 检测技术
上传时间： 2013-06-02
上传用户：eeworm
