【状态估计】基于线性卡尔曼滤波器和粒子滤波器无人机估计地形高度(Matlab代码实现)

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目录

💥1 概述

📚2 运行结果

🎉3 参考文献

🌈4 Matlab代码实现


💥1 概述

本文模拟了安装在无人机中的距离传感器从地形获得的观测结果,并试图通过嘈杂的观测来估计地面的当前高度。线性卡尔曼滤波和粒子滤波技术都得到了实施和比较。

📚2 运行结果

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部分代码:

% process noise
sigma1 = 20*dt;
sigma2 = 45*dt;

% measurement model 
H = [1 1; 1 0];

% measurement noise
sigma3 = 10*dt;
sigma4 = 20*dt;

Q = diag([sigma1 sigma2]);
R = diag([sigma3 sigma4]);


% UAV initialization
uvel = 10;
xv = uvel*cos(0);
yv = uvel*sin(0);
zv = 160;

% create terrain
[terrainHeight,terrainTime] = createTerrain; 
plot(terrainHeight,'r');

%CREATE TRUE STUFF
hmslTrue = mslDataTrue(zv,terrainTime);
hdmaTrue = dmaDataTrue(terrainHeight);

% create MSL data
hmsl = mslData(zv,terrainTime,sigma3/dt);
plot(hmsl,'b');
plot(ones(length(hmsl),1)*zv,'k');

% create DMA data
hdma = dmaData(terrainHeight,sigma4/dt);
plot(hdma,'.b');

% particle filter settings
N =100; %number os particles
xp=[];
% make the random particles based on initial gaussian distribution
for ii = 1:N
    xp(ii,1)= 60 + sigma1*randn;
    xp(ii,2)= 2 + sigma2*randn;
end

if(DEBUG)
    figure();
    plot(1,p(:,1),'*r',1,p(:,2),'*b');

🎉3 参考文献

部分理论来源于网络,如有侵权请联系删除。

[1]杜云峰.卡尔曼滤波器在过程估计中的应用[J].机电产品开发与创新,2007(04):142-143.

[2]王涛,谢婧怡,孟丽岩,李勐.基于平方根容积卡尔曼滤波器的非线性模型参数识别[J].黑龙江科技大学学报,2023,33(01):109-115.

[3]HSO (2023). Estimate Terrain Height using Linear Kalman Filter and Particle Filter文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-560772.html

🌈4 Matlab代码实现

到了这里,关于【状态估计】基于线性卡尔曼滤波器和粒子滤波器无人机估计地形高度(Matlab代码实现)的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容,请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章,希望大家以后多多支持TOY模板网!

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