gps_kalmanfilter_reference.zip

时间: 2023-08-21 18:00:43 浏览: 105
gps_kalmanfilter_reference.zip 文件是一个包含了 GPS Kalman Filter 的参考资料的压缩文件。Kalman Filter(卡尔曼滤波器)是一种用于估计和预测状态的算法,常用于导航和定位系统中的噪声和误差消除。GPS Kalman Filter 则是将卡尔曼滤波器应用于 GPS 定位系统的特定实现。 这个压缩文件中可能包含了实现 GPS 卡尔曼滤波器所需的代码、算法说明、示例数据和其他相关文档。这些参考资料对于理解如何使用卡尔曼滤波器来提高 GPS 定位的精度和稳定性非常有帮助。 使用这个参考资料,开发人员可以了解如何在实际应用中使用卡尔曼滤波器对 GPS 数据进行滤波和修正,以提高定位的准确性。通过合理设置卡尔曼滤波器的参数,并将其与 GPS 接收器输出的原始测量数据结合起来,可以降低由于信号衰减、多径效应和噪声等因素引起的定位误差。 总之,这个压缩文件提供了一个 GPS Kalman Filter 的参考实现,帮助开发人员理解和应用卡尔曼滤波器来优化GPS定位系统。
相关问题

java.lang.RuntimeException: Unable to start activity ComponentInfo{com.example.test_differ_kalman/com.example.test_differ_kalman.MainActivity}: android.view.InflateException: Binary XML file line #49 in com.example.test_differ_kalman:layout/activity_main: Binary XML file line #49 in com.example.test_differ_kalman:layout/activity_main: Error inflating class com.roughike.bottombar.BottomBar

这个错误表明在启动 `MainActivity` 时发生了异常。具体的错误是 `InflateException`,它在解析布局文件 `activity_main.xml` 时发生了问题,并指出在第 49 行出现了 `com.roughike.bottombar.BottomBar` 类的错误。 要解决这个问题,你可以尝试以下几个步骤: 1. 检查布局文件 `activity_main.xml` 中的第 49 行,确保没有任何语法错误或无效的标签。 2. 确保你的项目中包含了 `com.roughike.bottombar.BottomBar` 类的正确依赖项。你可以在项目的 `build.gradle` 文件中检查是否添加了正确的依赖项,并执行了同步操作。 3. 如果你使用的是自定义视图,确保你正确地实现了自定义视图类,并在布局文件中使用正确的包名和类名。 4. 检查 `MainActivity` 的代码,确保没有其他与布局文件相关的问题。例如,可能有其他代码试图访问布局文件中的视图或属性,但找不到相应的视图。 如果以上步骤没有解决问题,你可以提供更多的代码和错误信息,以便我能够更具体地帮助你解决这个问题。

java.lang.AssertionError at com.example.test_differ_kalman.MainActivity.init(MainActivity.java:181) at com.example.test_differ_kalman.MainActivity.onCreate(MainActivity.java:99)

这个错误表明在 `MainActivity` 类的 `init` 方法中发生了断言错误,具体是在第 181 行。而在 `MainActivity` 的 `onCreate` 方法中调用了 `init` 方法(第 99 行),从而导致了这个错误。 要解决这个问题,你可以尝试以下几个步骤: 1. 检查 `MainActivity` 类的 `init` 方法的实现,特别是第 181 行的代码。确保断言语句的条件正确,并且不会导致断言失败。 2. 检查 `MainActivity` 的 `onCreate` 方法的实现,确保在调用 `init` 方法之前没有其他可能引发错误的代码。 3. 如果你对 `MainActivity` 进行了任何修改,回顾一下你的修改并确认没有引入任何潜在的错误。 4. 检查相关的变量和资源,确保它们的值在使用之前已经正确初始化。 如果以上步骤没有解决问题,你可以提供更多关于 `MainActivity` 类中 `init` 方法、`onCreate` 方法以及相关代码的信息,以便我能够更具体地帮助你解决这个问题。
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帮我给每一行代码添加注释 class DeepKalmanFilter(nn.Module): def __init__(self, config): super(DeepKalmanFilter, self).__init__() self.emitter = Emitter(config.z_dim, config.emit_hidden_dim, config.obs_dim) self.transition = Transition(config.z_dim, config.trans_hidden_dim) self.posterior = Posterior( config.z_dim, config.post_hidden_dim, config.obs_dim ) self.z_q_0 = nn.Parameter(torch.zeros(config.z_dim)) self.emit_log_sigma = nn.Parameter(config.emit_log_sigma * torch.ones(config.obs_dim)) self.config = config @staticmethod def reparametrization(mu, sig): return mu + torch.randn_like(sig) * sig @staticmethod def kl_div(mu0, sig0, mu1, sig1): return -0.5 * torch.sum(1 - 2 * sig1.log() + 2 * sig0.log() - (mu1 - mu0).pow(2) / sig1.pow(2) - (sig0 / sig1).pow(2)) def loss(self, obs): time_step = obs.size(1) batch_size = obs.size(0) overshoot_len = self.config.overshooting kl = torch.Tensor([0]).to(self.config.device) reconstruction = torch.Tensor([0]).to(self.config.device) emit_sig = self.emit_log_sigma.exp() for s in range(self.config.sampling_num): z_q_t = self.z_q_0.expand((batch_size, self.config.z_dim)) for t in range(time_step): trans_loc, trans_sig = self.transition(z_q_t) post_loc, post_sig = self.posterior(trans_loc, trans_sig, obs[:, t]) z_q_t = self.reparametrization(post_loc, post_sig) emit_loc = self.emitter(z_q_t) reconstruction += ((emit_loc - obs[:, t]).pow(2).sum(dim=0) / 2 / emit_sig + self.emit_log_sigma * batch_size / 2).sum() if t > 0: over_loc, over_sig = self.transition(overshooting[:overshoot_len - 1]) over_loc = torch.cat([trans_loc.unsqueeze(0), over_loc], dim=0) over_sig = torch.cat([trans_sig.unsqueeze(0), over_sig], dim=0) else: over_loc = trans_loc.unsqueeze(0) over_sig = trans_sig.unsqueeze(0) overshooting = self.reparametrization(over_loc, over_sig) kl = kl + self.kl_div(post_loc.expand_as(over_loc), post_sig.expand_as(over_sig), over_loc, over_sig) / min(t + 1, self.config.overshooting) reconstruction = reconstruction / self.config.sampling_num kl = kl / self.config.sampling_num return reconstruction, kl

解释一段python代码 class KalmanFilter(object): def init(self, dim_x, dim_z, dim_u=0): if dim_x < 1: raise ValueError('dim_x must be 1 or greater') if dim_z < 1: raise ValueError('dim_z must be 1 or greater') if dim_u < 0: raise ValueError('dim_u must be 0 or greater') self.dim_x = dim_x self.dim_z = dim_z self.dim_u = dim_u self.x = zeros((dim_x, 1)) # state self.P = eye(dim_x) # uncertainty covariance self.Q = eye(dim_x) # process uncertainty self.B = None # control transition matrix self.F = eye(dim_x) # state transition matrix self.H = zeros((dim_z, dim_x)) # Measurement function self.R = eye(dim_z) # state uncertainty self._alpha_sq = 1. # fading memory control self.M = np.zeros((dim_z, dim_z)) # process-measurement cross correlation self.z = np.array([[None]*self.dim_z]).T # gain and residual are computed during the innovation step. We # save them so that in case you want to inspect them for various # purposes self.K = np.zeros((dim_x, dim_z)) # kalman gain self.y = zeros((dim_z, 1)) self.S = np.zeros((dim_z, dim_z)) # system uncertainty self.SI = np.zeros((dim_z, dim_z)) # inverse system uncertainty # identity matrix. Do not alter this. self._I = np.eye(dim_x) # these will always be a copy of x,P after predict() is called self.x_prior = self.x.copy() self.P_prior = self.P.copy() # these will always be a copy of x,P after update() is called self.x_post = self.x.copy() self.P_post = self.P.copy() # Only computed only if requested via property self._log_likelihood = log(sys.float_info.min) self._likelihood = sys.float_info.min self._mahalanobis = None self.inv = np.linalg.inv

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