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扩展卡尔曼滤波在线播放_扩展卡尔曼滤波原理(2024年11月免费观看)

内容来源：卡姆驱动平台所属栏目：导读更新日期：2024-11-27

扩展卡尔曼滤波

2024自动驾驶工程师面试必备题集给自己留点时间，把这些题目都过一遍，面试时你会更有底气哦！ 1️⃣ EKF推导：解释一下扩展卡尔曼滤波器（EKF）的工作原理。 2️⃣ EKF的本质：为什么说EKF是高斯系统，白噪声？ 3️⃣ 高斯牛顿法的应用：高斯牛顿法解决的是什么问题？ 4️⃣ 非线性优化：你对非线性优化有多少了解？ 5️⃣ 牛顿法的阶数：牛顿法是几阶的？（答案是二阶） 6️⃣ 最速下降法：解释一下最速下降法（一阶梯度）。 7️⃣ 牛顿法：牛顿法（二阶梯度）是什么？ 8️⃣ 高斯牛顿法：高斯牛顿法用于解决什么？它收敛速度快，但可能遇到什么问题？ 9️⃣ L-M算法：L-M算法如何解决线性方程组系数矩阵的奇异矩阵和病态矩阵问题？ 𐟔Ÿ 交叉熵函数：如何计算交叉熵函数？为什么不使用均方误差（MSE）？交叉熵是对称的吗？ 1️⃣1️⃣ 梯度消失问题：解释一下梯度消失现象。 1️⃣2️⃣ 过拟合问题：如何解决过拟合问题？可以从数据、模型和训练方法上分别处理。 1️⃣3️⃣ ICP匹配过程：ICP匹配的步骤是什么？包括数据关联和计算雅可比矩阵。 1️⃣4️⃣ ICP的问题：给定两个平面点云，求解ICP会遇到什么问题？ 1️⃣5️⃣ ICP的缺点：ICP有哪些缺点？如何应对这些问题？ 1️⃣6️⃣ G-N算法实现：写一个G-N算法的实现，或者实现ICP。答案都已经准备好了，赶紧去复习吧！𐟓–𐟒ꀀ

卡尔曼滤波的锂离子电池 SOC 在可再生能源系统中的改进锂离子电池广泛用于各种应用，例如电动汽车、便携式电子产品和可再生能源系统，准确的充电状态 (SOC) 估算对于确保这些电池的安全高效运行至关重要，卡尔曼滤波是锂离子电池 SOC 估算的常用方法。然而，由于电池系统的非线性、不确定性和动态变化，传统的卡尔曼滤波算法在准确估计 SOC 方面存在局限性。 SOC 定义为电池中剩余的能量与其完全充电状态相比的量，准确的 SOC 估算对于电池管理系统来说至关重要，可以防止过度充电或过度放电，这会导致安全隐患并缩短电池寿命。已经提出了各种用于SOC估计的方法，包括基于模型的方法和数据驱动的方法，基于模型的方法使用数学模型来描述电池的行为并根据模型的输出估算 SOC，另一方面，数据驱动方法使用历史数据来训练可以根据当前电池状态估计 SOC 的模型。卡尔曼滤波是锂离子电池中广泛使用的 SOC 估计方法，它是一种递归算法，可根据噪声测量和数学模型估计系统状态。卡尔曼滤波器由两个阶段组成：预测阶段和更新阶段。在预测阶段，卡尔曼滤波器利用数学模型来预测系统的下一状态。在更新阶段，卡尔曼滤波器使用噪声测量来校正预测状态并提高估计的准确性。然而，由于电池系统的非线性、不确定性和动态变化，传统的卡尔曼滤波算法在准确估计 SOC 方面存在局限性，因此，已经提出了几种改进的卡尔曼滤波技术用于锂离子电池中的 SOC 估计。扩展卡尔曼滤波器 (EKF) 是传统卡尔曼滤波器的改进版本，可以处理系统模型中的非线性，在 EKF 中，使用一阶泰勒展开对非线性模型进行线性化，并将生成的线性化模型用于预测和更新阶段，由于 EKF 能够处理电池模型中的非线性，因此已广泛用于锂离子电池的 SOC 估算。在基于 EKF 的 SOC 估计中，电池模型由一组非线性微分方程描述，EKF 算法使用一阶泰勒展开对模型进行线性化，并将生成的线性化模型用于预测和更新阶段，电池电压和电流测量用于使用 EKF 算法更新估计的 SOC。无迹卡尔曼滤波器 (UKF) 是传统卡尔曼滤波器的另一个修改版本，可以处理系统模型中的非线性。 UKF 使用一组称为西格玛点的确定性采样点来表示状态变量的概率分布。西格玛点通过非线性模型传播以生成预测状态分布。然后使用预测的状态分布来计算预测的测量分布，将其与实际测量进行比较以更新估计状态。在基于 UKF 的 SOC 估计中，电池模型由一组非线性微分方程描述。UKF 算法生成一组西格玛点来表示电池状态变量的概率分布。西格玛点通过非线性模型传播以生成预测状态分布。电池电压和电流测量用于使用 UKF 算法更新估计的 SOC。粒子滤波 (PF) 是一种用于状态估计的非参数方法，可以处理非线性和非高斯分布，PF 使用一组加权粒子来表示状态变量的概率分布。传播的粒子通过非线性模型生成预测的状态分布，然后使用预测的状态分布来计算预测的测量分布，将其与实际测量进行比较以更新估计状态。在基于 PF 的 SOC 估计中，电池模型由一组非线性微分方程描述。PF算法生成一组加权粒子来表示电池状态变量的概率分布。准确的 SOC 估算对于锂离子电池的安全高效运行至关重要，由于电池系统的非线性、不确定性和动态变化，传统的卡尔曼滤波算法在准确估计 SOC 方面存在局限性，已经提出了改进的卡尔曼滤波技术，例如 EKF、UKF 和 PF 来解决这些限制。 EKF 计算效率高且易于实现，但可能会出现线性化误差，UKF 可以处理没有线性化错误的高度非线性模型，但需要比 EKF 更多的计算资源。 PF 是一种非参数方法，可以处理非线性和非高斯分布，但需要大量粒子才能实现准确估计，并且可能会受到粒子简并的影响。最近的研究比较了这些改进的卡尔曼滤波技术在锂离子电池 SOC 估算中的性能，结果表明，UKF 和 PF 在精度方面优于 EKF，尤其是在高电流和温度条件以及动态负载条件下，然而，PF 需要比 UKF 多得多的粒子数才能实现准确估计。总之，用于锂离子电池 SOC 估计的卡尔曼滤波技术的选择取决于具体的应用要求、电池模型中的非线性水平以及可用的计算资源。需要进一步的研究来优化这些改进的卡尔曼滤波技术，并开发更准确和高效的锂离子电池 SOC 估计方法。

ekf算法嘿，面试自动驾驶算法工程师可不是闹着玩的，准备充分可是重中之重！今天就来聊聊那些你可能需要面对的硬核问题，看看你到底有没有底气！ EKF推导：什么是EKF？首先，EKF（扩展卡尔曼滤波器）可是个好东西，特别是在高斯系统和白噪声环境下。它能够处理非线性问题，让你的自动驾驶系统更稳定。你得知道EKF是怎么推导出来的，这样才能在面试中自信满满地解释它的重要性。高斯牛顿法：解决什么问题？高斯牛顿法主要是用来解决非线性最小二乘问题的。它的收敛速度很快，但在某些情况下可能会遇到病态矩阵的问题。所以，你得了解高斯牛顿法的原理和它的适用场景。非线性优化：你了解多少？面试官可能会问你关于非线性优化的知识。你得知道最速下降法、牛顿法和高斯牛顿法之间的区别，特别是它们在优化问题中的使用场景。牛顿法：几阶的？牛顿法是二阶方法，这意味着它使用函数的二阶导数来加速收敛。相比之下，最速下降法是一阶方法，只使用一阶导数。你得清楚这些方法的区别和优缺点。 L-M算法：病态矩阵的救星？ L-M算法在一定程度上解决了线性方程组系数矩阵的奇异矩阵和病态矩阵的问题。虽然它的收敛速度慢一些，但在某些情况下它是更好的选择。你得了解L-M算法的原理和适用条件。交叉熵函数：为什么不用MSE？交叉熵函数和均方误差（MSE）都是常用的损失函数，但它们有不同的适用场景。你得知道交叉熵函数的优势和它在哪些情况下更适合使用。梯度消失：如何解决？梯度消失是一个常见的问题，特别是在深度学习中。你得了解梯度消失的原因和解决方法，比如使用更好的优化器或者调整学习率。过拟合问题：怎么解决？过拟合是另一个常见的挑战。你得知道如何从数据、模型和训练方法上解决过拟合问题，比如数据增强、简化模型、DropOut、L1正则和L2正则等。 ICP匹配过程：数据关联和雅可比计算 ICP（迭代最近点）匹配是自动驾驶中的一个关键步骤。你得了解数据关联和计算雅可比的过程，这样才能在面试中自信地解释这个过程。希望这些知识点能帮你增加面试的底气！准备充分，面试不慌！𐟚€

江苏大烨智慧能源申请基于扩展卡尔曼滤波与多参融合的电池SOC估算专利，能够提升磷酸铁锂电池SOC估算的准确性

经典卡尔曼滤波器改进视频版「分割一切」，网友：好优雅的方法

𐟤– 机器人旋量控制：精选课程与参考书推荐 𐟓š 想要深入了解机器人旋量控制吗？南方科技大学张伟老师主讲的MEE5115 Advanced Control for Robotics课程是您的理想选择。这门课程涵盖了机器人旋量的基础知识，包括： 1️⃣ 刚体速度旋量的概念。 2️⃣ 机器人正向运动学的旋量方法。 3️⃣ 机器人单刚体/多刚体动力学的旋量分析。 4️⃣ 卡尔曼滤波在机器人控制中的应用。 5️⃣ 优化理论，包括优化问题分类、Weak/Strong Duality证明、KKT条件等。 6️⃣ 机器人控制理论的基础知识。 𐟓– 除了课程，还有多本参考书供您参考，帮助您更深入地理解机器人旋量控制。这些书籍涵盖了从基础理论到高级应用的各个方面，是您学习和研究的宝贵资源。

光狗机器人-32：航姿参考系统详解 𐟚€ 1. 航姿参考系统（AHRS）相较于IMU，增加了卡尔曼滤波和解算单元，使得实际传感器的成本更低。通过磁场修正后，能够获得高精度的欧拉角数据。 AHRS通过串口进行通信，需要进行模块初始化、数据开启/关闭、姿态复位、姿态恢复和获取版本号等操作。返回的数据除了响应外，还包括版本号、54位的三角度数据以及陀螺仪、磁场和加速度的原始数据。通过USB串口实现数据通信，使用单片机编程进行数据采集和实现。已经验证了数据的正确性。在校验和的计算上遇到了一些问题，周末将深入研究数组和结构体的校验和计算。新问题：昨天发现一个AHRS在发送一段时间后突然停止工作，原因尚不清楚，需要进一步调查。

经济数学到底有多难？𐟤” 最近翻阅了一本书，真是让我大开眼界。这本书里把“格”（lattices）引入到微观经济分析中，讲解得非常透彻，尤其是p39-p48的部分，真是让人拍案叫绝。作者对度量空间的介绍也非常详尽，第四、六、九等章节都值得一读。还有单位/示性函数的介绍，简洁明了，真是让人爱不释手。书的前六章内容比较基础，如果你有数分的底子，通读下来应该没什么压力。后五章内容，包括测度空间、随机过程等，可以理解为学习SLP、L&S等教材的前置知识。如果你是为了学习其他高宏教材，这本书可能不是最佳选择，或者有更好的经济数学教材可以替代。经济数学或数理经济学这门课已经教过很多次了。如果将其划分为静态和动态分析，可能后者要难一点。在离散条件下的动态经济学中，比如差分方程、Kalman滤波，还有确定性以及不确定条件下的DP问题，线性二次规划以及一些基本的数值方法等等，应用非常广泛。比如Stockman模型，还有离散选择问题，都有这些方法的应用。在连续情形下的动态经济学中，比如动力系统，还有确定性下的最优控制和动态规划等方法，这些在Merton模型、选择权行使等问题中也经常涉及到。关于经济学中的数学规划问题，比如凸集、凸集分离定理、广义凸函数（最大值和最小值问题）、拉格朗日乘子法、KKT以及对偶理论等，这些几乎是应用最多的。但有些内容理解起来未必简单，比如弗里希-约翰条件，还有我们很熟悉的瓦尔拉斯一般均衡的证明等等。总的来说，经济数学虽然有些挑战，但只要你愿意花时间和努力，理解起来并不难。关键是找到适合自己的学习方法，逐步攻克每一个难点。加油吧！𐟒ꀀ

《心中有数》金句6：反馈的力量 𐟓š《心中有数：生活中的数学思维》，刘雪峰 31. 反馈让系统更强大。它赋予了系统容错性和鲁棒性。通过反馈，你不需要精确的事先设计，只需要观察实际情况，并根据实际与目标的差距进行调整，就能达成目标。 32. 卡尔曼滤波器结合了两个不同的信息：事物本身的变化规律和对当前的观测。卡尔曼滤波器将这两个信息进行有效结合来得到对最终状态的估计。 33. 通常，“输入”和“反馈”之间的差距决定了反应的大小。差距越大，反应就越大。 34. 所谓负反馈，就是把目标（输入）和现实（也就是反馈）的差距作为控制器的输入。 35. 当前目标和现实的差距越大，控制器的输入越大，控制力度越大；当前目标和现实的差距越小，控制器的输入越小，控制力度越小。这样反复调节，最后让系统的输出满足目标。

华为OD面试全流程：从机考到二面 𐟌Ÿ 机考环节：机考内容主要涉及两道简单的题目，但要求使用ACM模式。只要提前熟悉一下，就能顺利解决。最后一道题目是一道理论题，我没有解答。 𐟒젦Š€术一面：卡尔曼滤波：面试官问了我关于卡尔曼滤波的问题。实习项目中的算法：讨论了我在实习时使用的算法。深度学习BN层：解释了深度学习中BN层的作用。地图搭建：询问了我是否会搭建地图。开放性问题：面试官分享了他之前项目中遇到的小问题，并问我有无解决方案。 Leetcode56：直接在网站上进行了Leetcode56的编程。 𐟓– 技术二面：主要围绕Python展开，展示了我之前项目中使用的Python代码。面试官问了一些Python的基础知识。一道简单题：在notebook中编写了代码，但未进行大量用例验证，面试官不断询问代码是否适用于所有情况。通过这次面试，我深刻体会到在技术面试中，不仅需要扎实的专业知识，还需要良好的沟通能力和问题解决能力。希望这些经验对大家有所帮助！

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