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【视频教程】卡尔曼滤波与车载传感器的数据融合

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【视频教程】卡尔曼滤波与车载传感器的数据融合

课程目标: 1、了解卡尔曼滤波(Kalman Filter-KF)2、了解Monte Carlo Localization (MCL)3...

共3课时 共1小时7分钟 更新时间: 30天前

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课程目标
1、了解卡尔曼滤波(Kalman Filter-KF)2、了解Monte Carlo Localization (MCL)3、掌握如何利用KF算法融合GPS、车轮里程计、管道等数据4、在MVL算法下,基于KF算法,进行高精度室外定位
适用人群
自动驾驶爱好者、汽车领域从业者、机器学习实践者
课程简介
  • 卡尔曼滤波器是什么

    卡尔曼滤波器是一种由卡尔曼(Kalman)提出的用于时变线性系统的递归滤波器。这个系统可用包含正交状态变量的微分方程模型来描述,这种滤波器是将过去的测量估计误差合并到新的测量误差中来估计将来的误差。

  • 卡尔曼滤波器和车载传感器的融合

    车用传感器是汽车计算机系统的输入装置,它把汽车运行中各种工况信息,如车速、各种介质的温度、发动机运转工况等,转化成电信号输给计算机,以便发动机处于**工作状态。

  • 卡尔曼滤波器和车载传感器的融合挖掘

    一辆轿车上越有几十只传感器,高级轿车则会配置100多个床干起。根据传感器的作用,可分类为测量温度、压力、流量、距离等功能。每一个传感器的正常工作都将伴随大量代码的运算。

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