作者：杨述斌,蒋宗霖,刘寒 单位：中国计算机自动测量与控制技术协会 出版：《计算机测量与控制》2020年第02期 页数：5页  （PDF与DOC格式可能不同） PDF编号：PDFJZCK2020020460 DOC编号：DOCJZCK2020020469 下载格式：PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑

    • 通常车位识别技术通过超声波传感器获取侧方障碍物位置信息来判断车位边缘，由于测量时超声波传感器与障碍物形成波束角的跳变，及其本身的固有特性会带来随机噪声，导致不能直接得到状态变量的真实精确值；通过建立合适的距离修正系统状态方程和观测方程，采用Kalman滤波算法，由k-1时刻的超声波传感器测量值与随机噪声获得该时刻的协方差，并与测量噪声计算获得k时刻的Kalman增益，再结合k时刻的超声波传感器测量值与观测方程得到k+1时刻的距离修正值；仿真结果表明，经过150次迭代计算后的绝对误差为1.575cm，平均修正时间仅需0.028s；该方法可有效降低了随机噪声干扰，具有良好的准确性和实时性，滤波测量距离修正值更加逼近真实值。

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