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楼主: 晨枫
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[科学史记] 自动控制的故事

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楼主
发表于 2019-3-17 21:41:34 | 显示全部楼层

xiexie chengda

本帖最后由 捣江湖 于 2019-3-17 21:43 编辑
) q9 m! {( s; e, n/ P
8 N7 k5 s1 G8 M0 r3 f" c- W晨大 有没有相关的 pid,卡尔曼滤波/EKF/UKF,粒子滤波的内部教程,给门外汉看的那种,foolproof 的那种。我最近找了些教程,感觉很多人都讲不清楚,有的在开始能够直观的表达 后来的推理就解释的不清楚。谢谢晨大老司机
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沙发
发表于 2019-3-17 23:05:42 | 显示全部楼层
晨枫 发表于 2019-3-17 22:36) ]9 {2 l$ f& s5 \
对了,自动控制的故事扩充成书了,机械工业出版社的《大话自动化》,已经付印了,应该近日上架。欢迎捧场 ...

0 E  ?3 r0 q4 s, z5 e  p一定
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板凳
发表于 2019-3-17 23:28:22 | 显示全部楼层
晨枫 发表于 2019-3-17 22:35
! `0 Y: D, g2 w7 q+ s& Z4 GPID tuning的内部教程很多,个人感觉都不着边际,没有鸟用。我自己写过一个,但只是自己觉得好而已,别人 ...

% Y7 o6 i$ B- J7 I' }主要是 自动驾驶过程中 lidar ,radar,还有车本身运动的 模型,3者之间的数据融合要用到。但是我概率学的不好,一开始选错了教材(技校那本)(好像国内也没有什么好教材,大部分就是不断的抛硬币抛若干届不换样,最大的问题就是应用的少,抽象,本来概率应该是很简单的东西, 费解在他们建立的描述体系的表达上)。其中的prediction 和 measure 的概率为何要相乘呢?(按乘法原理解释有点生搬硬套的感觉),还有某些文档中 对t,or  t-1 还有估计符号还不一致有的还有错误。为何 measure 是prediction 的另一个线性函数?还有就是这么最终估计出来的安全吗?涉及kalman滤波的有效性。不理解应该就是概率没学好。) ], ]1 D: K% z5 g

6 X- w. X; C2 O8 q4 wparticle filtering ---蒙特卡罗方法相关的....& q( H" d, M0 J; k% H: U

6 d$ Q1 m" Y3 L/ l4 b谢谢晨大
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地板
发表于 2019-3-18 00:20:40 | 显示全部楼层
晨枫 发表于 2019-3-17 23:33# t' J3 D2 E. M. D1 ?. D# Y
particle filtering没有接触过,不懂。1 [0 n# j: D7 O4 @( w- [" v" |2 \

# R" ~/ y1 d  r3 D3 eKF是线性的还是EKF?后者好像理论上不大严谨,属于李雅普诺夫第 ...

( z) p% L5 O. A: E2 `KF 应用于线性,EKF 应用于非线性的。有老师讲解的 但只讲how ,不讲why
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5#
发表于 2019-3-18 07:27:05 | 显示全部楼层
晨枫 发表于 2019-3-18 00:38- J4 K0 Y# i$ g; G( J
要是我没记错的话,KF本质上是线性的,EKF就是用线性化把KF套到非线性问题的。 ...
$ z( v8 G2 R4 d
好像是这样的,把非线性的,转化成线性的再处理
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