作者:陈佳,游晓明 单位:西安电子科技大学 出版:《电子科技》2017年第12期 页数:3页  (PDF与DOC格式可能不同) PDF编号:PDFDZKK2017120140 DOC编号:DOCDZKK2017120149 下载格式:PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑
《基于卡尔曼滤波数据融合的温室监控系统》PDF+DOC2016年第06期 蔡小庆,鲁小利,张伟娟,李昆 《基于新型惯性传感器的两轮自平衡车的设计》PDF+DOC 王恒,桑元俊 《田间作业车辆外部加速度辨识与姿态测量系统研制》PDF+DOC2019年第03期 黄培奎,张智刚,罗锡文,刘兆朋,王辉,岳斌斌,高维炜 《分层卡尔曼滤波融合精度的研究(英文)》PDF+DOC1998年第04期 罗森林,张鹤飞,潘丽敏 《基于数据融合的拱泥机器人定位方法》PDF+DOC2003年第04期 杨清梅,王立权,王岚,孟庆鑫 《非线性系统中多传感器滤波跟踪型数据融合算法的研究》PDF+DOC2002年第08期 张锐,李文秀 《基于扩展卡尔曼滤波的两轮机器人姿态估计》PDF+DOC2007年第12期 王晓宇,闫继宏,秦勇,赵杰 《基于迭代中心差分卡尔曼滤波的飞机姿态估计》PDF+DOC2015年第01期 韩萍,干浩亮,何炜琨,Daniel Alazard 《一种自适应残差补偿算法在移动机器人姿态估计中的应用研究》PDF+DOC2015年第03期 胡佳佳,周翟和,沈超,赵庆涛 《基于CDKF的飞机姿态角估计》PDF+DOC2013年第06期 韩萍,干浩亮,何炜琨,Daniel Alazard
  • 针对四轮机器人传感器实际获取数据误差过大的问题,设计了一种数据融合算法来进行四轮机器人姿态估计并进行实现。文中设计了一种联合卡尔曼滤波和一阶互补滤波的数据融合模型,并将其应用于机器人角度传感器上来处理实际得到的数据,使其更加贴合理想值从而方便后续使用。在3种不同环境下进行实验,实验结果证明,这种数据融合方法能较准确地进行角度校正、平滑数据,且计算量小、效率较高,适用于实时数据的处理,具有实际应用前景。

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