首页 » 学习 » 第4页

学习

整合两轮车模型与传感器融合模型

上一篇文章中对两轮车的模型进行了验证。核心思想是用模型和输入估计系统的后面的输出,再根据实际采得的数据进行比较以对模型进行验证。这里模型的输出是两轮车的车体角度。实际工作中,该角度是通过加速度计和陀螺仪两个传感器的数据融合得到。整个系统工作结构如下图所示。这里融合模型较准确,以其输出作为标… 阅读更多 »整合两轮车模型与传感器融合模型

两轮车模型验证

本文主要是对上一篇文章中通过matlab系统拟合工具箱得到的模型进行 两轮车模型验证 。首先使用卡尔曼滤波器进行状态估计,然后迭代模型根据输入预测未来控制对象输出。统计预测的输出和实际输出误差作为评价手段。比较误差与预测步数、系统输出之间关系,评价模型的可用性和最佳预测步数。 状态估计 [… 阅读更多 »两轮车模型验证

使用Matlab system identification工具箱辨识两轮车模型

一、系统辨识工具箱基本操作 数据导入: 我现在使用的都是时域数据,所以点击左上角的导入数据,然后点击时域数据,出现如下窗口。分别填入相关变量名称和参数导入即可。 另一个方法是在matlab中先处理一下数据,建立一个data object,然后导入object即可。其他相[…&#… 阅读更多 »使用Matlab system identification工具箱辨识两轮车模型