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【姿态解算】基于扩展卡尔曼滤波EKF实现姿态解算附Matlab代码

时间：2024-03-17 09:30:54浏览次数：18

✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进，代码获取、论文复现及科研仿真合作可私信。

标签：预测,EKF,卡尔曼滤波,算法,解算,优化,姿态
From： https://blog.csdn.net/Matlab_dashi/article/details/136627847

【滤波跟踪】基于Huber函数和最大相关熵的抗差滤波算法实现GNSS导航定位粗差处理结合
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反演问题求解：基于MATLAB的反演问题求解算法实现和应用，包括反演问题数值模拟、反演问题
鱼弦：公众号【红尘灯塔】，CSDN内容合伙人、CSDN新星导师、全栈领域优质创作者、51CTO(Top红人+专家博主) 、github开源爱好者（go-zero源码二次开发、游戏后端架构https://github.com/Peakchen）基于MATLAB的反演问题求解：原理、应用、实现与分析反演问题是指由间接观测数......
高低端接收机长距离基线解算问题分析
随着GPS技术的飞速进步和应用普及，它在城市测量中的作用已越来越重要。当前，利用多基站网络RTK技术建立的连续运行（卫星定位服务）参考站（ContinuouslyOperatingReferenceStations），缩写为CORS）已成为城市GPS应用的发展热点之一。CORS系统是卫星定位技术、计算机网络技术、数字通讯技......
扩展卡尔曼滤波器的粒子实现
提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档文章目录1.扩展卡尔曼滤波器的粒子实现2.粒子的特征3.粒子提取及其维度3.1提取粒子3.2粒子携带的信息3.3粒子的维度4.重要性密度函数声明：以下为作者自己学习整理的内容，分享出来只......
老年人姿态检测
【跌倒检测传感信号方案】【方案1】该方案设计为：陀螺仪+心率传感器方案优点：陀螺仪数据经tinyML数据处理后，输出姿态信息改变数据；平稳姿态转为跌倒姿态，人体效率骤升。双通道数据结合判断是否跌倒。方案缺点：跌倒检测装置需设置为腕表状（通过腕部心率传感器监测心率）或胸表......
基于EKF扩展卡尔曼滤波的传感器网络目标跟踪matlab仿真
1.算法运行效果图预览 2.算法运行软件版本MATLAB2022a 3.算法理论概述随着传感器网络技术的不断发展，目标跟踪作为其核心应用之一，在军事、民用等领域中得到了广泛的关注。扩展卡尔曼滤波（EKF）作为一种有效的非线性滤波方法，被广泛应用于传感器网络......
卡尔曼滤波器的定义,实例和代码实现
卡尔曼滤波器(Kalmanfilter)是一种高效的递归滤波器,能够从一系列包含噪音的测量值中估计动态系统的状态.因为不需要存储历史状态,没有复杂计算,非常适合在资源有限的嵌入式系统中使用.常用于飞行器的导引,导航及控制,机械和金融中的时间序列分析,轨迹最佳化等.卡尔曼滤......
Kalman卡尔曼滤波
步骤：1、计算\(y=20e^{0.24x}\)计算出\(x\)在0.1~4区间内的y值作为真值：\(Y\)；2、在Y的基础上加入一个高斯分布的误差作为观测量，观测量：Y_OBS；3、初始化P、Q、R矩阵，P代表初始状态精度，Q代表预测精度，R观测精度；4、初始化状态值state、结果存储空间Y_reselt，协方差存储空间P_r......
【iOS ARKit】3D人体姿态估计实例
与2D人体姿态检测一样，在ARKit中，我们不必关心底层的人体骨骼关节点检测算法，也不必自己去调用这些算法，在运行使用ARBodyTrackingConfiguration配置的ARSession之后，基于摄像头图像的3D人体姿态估计任务也会启动，我们可以通过session（_session:ARSession,didUpdatea......
【iOS ARKit】3D 人体姿态估计
与基于屏幕空间的2D人体姿态估计不同，3D人体姿态估计是尝试还原人体在三维世界中的形状与姿态，包括深度信息。绝大多数的现有3D人体姿态估计方法依赖2D人体姿态估计，通过获取2D人体姿态后再构建神经网络算法，实现从2D到3D人体姿态的映射。在ARKit中，由于是采......

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