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快速Marginalized粒子滤波器在纯方位跟踪中的应用

为提高纯方位跟踪性能,降低粒子滤波方法的运算量,在原有Marginalized粒子滤波器(MPF)的基础上,对线性部分处理方法进行简化,提出了快速Marginalized粒  (本文共4页) 阅读全文>>

《硅谷》2009年04期
硅谷

粒子滤波器的原理及其在目标跟踪中的应用

本课题主要研究粒子滤波器的原理及其在目标跟踪...  (本文共2页) 阅读全文>>

权威出处: 《硅谷》2009年04期
《机器人》2006年06期
机器人

基于t-分布粒子滤波器的目标跟踪

针对贝叶斯跟踪中目标状态的预测分布和后验分布,利用序列蒙特卡洛方法,基于多变量t-分布提出了一种新的粒子滤波算法,称之为t-分布粒子滤波器.为了根据样本估计目标状态的概率分布,提出了一种新的ECME算法,并...  (本文共7页) 阅读全文>>

五邑大学
五邑大学

自动化仓库中AGV同时定位与构图算法的研究

随着自主导航技术的发展,AGV广泛应用在自动化仓库中。电力部门测试仪表仓库每天都有大量的电气仪表设备需要分类摆放和测试,这个搬运过程会耗费大量人工成本,且经常延误实验时间,工作效率低。本课题以此为应用背景进行了自动化仓库中AGV的SLAM技术研究,搭建了AGV里程计运动模型和激光雷达观测模型,并测试了激光雷达性能,为后续进行SLAM研究提供理论基础和硬件条件。在研究SLAM时将定位和构图分为两个独立问题来分析,首先研究环境地图构建,对三种常用的地图类型进行分析对比,选择栅格地图来描述真实应用环境,并在已知AGV位姿情况下,通过MATLAB软件对占据栅格构图算法进行仿真。随后进行粒子滤波器定位算法研究,标准粒子滤波器算法定位精度不高,且稳定性较差。通过改变粒子滤波器重采样方式提高了标准粒子滤波器算法定位精度和稳定性,仿真实验表明改进的粒子滤波器算法定位精度和稳定性都有明显提高。在基于系统重采样的粒子滤波器基础上把环境地图构建和定位...  (本文共67页) 本文目录 | 阅读全文>>

吉林大学
吉林大学

基于粒子滤波器的微弱目标检测与跟踪

目标检测与跟踪在军事跟踪、电力系统故障检测、日常生活中有着广泛的应用。常见的目标检测与跟踪方法有:帧间差分法、背景差分法、光流法、均值漂移法、卡尔曼滤波算法等。但是对于处理复杂背景下的微弱目标,以上算法都有一定的弊端。复杂背景微弱目标视频中,通常具有背景动态性高、噪声强的特点,不适合使用对背景要求较苛刻的背景差分法和帧间差分法;光流法对噪声、遮挡、光线和透明度等因素敏感度过高,导致无法正确计算出光流场;均值漂移法处理低信噪比视频的结果不是很理想,若目标偶尔被完全遮挡,则不能跟踪到目标;卡尔曼滤波(Kalman Filter,KF)算法适合在线性高斯系统中使用,而现实中很多背景具有明显的非线性非高斯特征。粒子滤波器(Particle Filter,PF)是一种基于贝叶斯递推后验概率理论的序贯蒙特卡罗方法。其原理是使用一系列随机抽取的粒子来代替状态的后验概率分布,适用于检测非线性非高斯背景下的目标。但是传统PF算法的重要性分布函数没...  (本文共55页) 本文目录 | 阅读全文>>

《系统工程理论与实践》2011年S2期
系统工程理论与实践

基于粒子滤波器的移动目标定位算法

在实时定位系统中,为了获得较准确的定位,常常需要使用粒子滤波器对测量值中的非高斯噪声进行处理.然而,现存的基于粒子滤波的定位算法大多只是将其用于处...  (本文共5页) 阅读全文>>