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1. 发明公开

CN105004336A 一种机器人的定位方法无效
公开(公告)号：CN105004336A
公开(公告)日：2015-10-28
申请号：CN201510403964.5
申请日：2015-07-10
申请人：中国科学院深圳先进技术研究院
发明人：欧勇盛 , 肖晨 , 肖月 , 彭安思
IPC分类号： G01C21/00 , G01C23/00 , G01C11/08 , G01S17/48 , H03H17/02
CPC分类号： A47L11/40 , G01C21/00 , G05D1/02 , G01C11/08 , G01C23/00 , G01S17/48 , H03H17/0257 , H03H2017/0205
摘要：本发明涉及一种机器人的定位方法，包括：机器人移动时通过光电图像传感器、位置敏感传感器、里程计和陀螺仪采集方位数据；光电图像传感器采集的方位数据输入至所有局部滤波器和主滤波器；位置敏感传感器采集的方位数据输入至第一局部滤波器；第一局部滤波器对输入的方位数据进行处理，将处理结果输入至主滤波器；里程计采集的方位数据输入至第二局部滤波器；第二局部滤波器对输入的方位数据进行处理，将处理结果输入至主滤波器；陀螺仪采集的方位数据输入至第三局部滤波器；第三局部滤波器对输入的方位数据进行处理，将处理结果输入至主滤波器；主滤波器对光电图像传感器输出的数据、所有局部滤波器输出的数据进行处理；获得机器人的定位信息。

2. 发明公开

CN103023459A 卡尔曼滤波器的处理方法、处理系统以及控制系统失效
公开(公告)号：CN103023459A
公开(公告)日：2013-04-03
申请号：CN201210365804.2
申请日：2012-09-27
申请人：国际商业机器公司
发明人：清水淳也
IPC分类号： H03H21/00
CPC分类号： H03H17/0257
摘要：本发明提供在无偏卡尔曼滤波器中，根据考虑了装置特性的非均匀更新定时，改善推测精度的技术。构成为对于向卡尔曼滤波器的输入，通过用镜像多项式的关系记述分子和分母的多项式的关系的全通滤波器，从而实现非均匀更新，抑制与利用多相滤波器的重新采样不同的运算量。接下来，因为利用卡尔曼滤波器所得到的推测状态量在保持原样的情况下是相位为非均匀间隔的状态，所以进行对上述非均匀化逆变换的滤波。

3. 发明授权

CN104809333B 基于Kalman滤波器的容量预测方法和系统有权
公开(公告)号：CN104809333B
公开(公告)日：2017-08-29
申请号：CN201510158699.9
申请日：2015-04-03
申请人：百度在线网络技术(北京)有限公司
发明人：苗贝贝 , 陈宇 , 金学波 , 曲显平 , 陶仕敏 , 臧志 , 王博
IPC分类号： G06F19/00
CPC分类号： G06F17/5009 , G06F17/16 , G06F17/18 , G06F17/30002 , G06F19/00 , G06F2217/16 , H03H17/0257
摘要：本发明实施例提供的基于Kalman滤波器的容量预测方法和系统，方法包括：获取待预测对象的容量时间序列；为容量时间序列建立动力学模型，并提取动力学模型的状态转移参量和过程噪声参量；利用状态转移参量和过程噪声参量对容量时间序列进行Kalman滤波器估计，生成至少一个状态特征信号；根据至少一个状态特征信号对容量时间序列进行分段，并确定相应的至少一个分段点；根据在容量时间序列中确定的至少一个分段点对未来时间的容量进行预测。本发明的技术方案实现对容量增长的准确预测，进而便于运维人员制定合理的扩容方案。

4. 发明公开

CN104809333A 基于Kalman滤波器的容量预测方法和系统有权
公开(公告)号：CN104809333A
公开(公告)日：2015-07-29
申请号：CN201510158699.9
申请日：2015-04-03
申请人：百度在线网络技术(北京)有限公司
发明人：苗贝贝 , 陈宇 , 金学波 , 曲显平 , 陶仕敏 , 臧志 , 王博
IPC分类号： G06F19/00
CPC分类号： G06F17/5009 , G06F17/16 , G06F17/18 , G06F17/30002 , G06F19/00 , G06F2217/16 , H03H17/0257
摘要：本发明实施例提供的基于Kalman滤波器的容量预测方法和系统，方法包括：获取待预测对象的容量时间序列；为容量时间序列建立动力学模型，并提取动力学模型的状态转移参量和过程噪声参量；利用状态转移参量和过程噪声参量对容量时间序列进行Kalman滤波器估计，生成至少一个状态特征信号；根据至少一个状态特征信号对容量时间序列进行分段，并确定相应的至少一个分段点；根据在容量时间序列中确定的至少一个分段点对未来时间的容量进行预测。本发明的技术方案实现对容量增长的准确预测，进而便于运维人员制定合理的扩容方案。

5. 发明公开

CN108700423A 车载装置及推定方法有权
公开(公告)号：CN108700423A
公开(公告)日：2018-10-23
申请号：CN201780014609.6
申请日：2017-02-08
申请人：歌乐株式会社
发明人：冈田和弘
IPC分类号： G01C21/28
CPC分类号： G05D1/0221 , G01C21/26 , G01C21/28 , G01S13/723 , G05D1/0278 , H03H17/0257
摘要：本发明的目的在于能够通过卡尔曼滤波器高精度地推定车辆的状态。导航装置(1)具有：基于来自传感器的输出而观测与车辆的变动相关的观测量的观测部(21)；和通过卡尔曼滤波器来推定表示车辆状态的状态量的推定部(22)，推定部(22)计算出车辆的状态量的预测值，通过作为与观测量具有微积分关系的状态量的误差而输入了观测量的误差的卡尔曼滤波器，计算出预测值的误差协方差矩阵，基于计算出的预测值和预测值的误差协方差矩阵，通过卡尔曼滤波器来计算出车辆的状态量的推定值和推定值的误差协方差矩阵。

6. 发明公开

CN107003413A 用于确定原始测量值的统计特性的方法和设备有权
公开(公告)号：CN107003413A
公开(公告)日：2017-08-01
申请号：CN201580065486.X
申请日：2015-10-05
申请人：罗伯特·博世有限公司
发明人： A·沃格尔 , K·克里库诺瓦
IPC分类号： G01S19/13 , G01S19/45 , G01S19/47 , G01S7/292 , G01S7/35
CPC分类号： G06F17/18 , G01S7/292 , G01S7/354 , G01S13/931 , G01S19/13 , G01S19/45 , G01S19/47 , H03H17/0257
摘要：为了在无需详细了解用于原始测量值的滤波过程或者滤波器的情况下，并且仅通过借助由从原始测量值中通过滤波过程获得的有效信号的输出值，至少近似确定原始测量值的统计特性，尤其是测量噪声和/或平均误差，即在假设一些经常遇到的边界条件下即使不知道准确的滤波器也能获得关于测量条件的结论，提出用于根据由在所述滤波器(103)中的滤波过程中获得的、由滤波器的输出值的时间序列构成的有效信号(104)确定原始测量值(102)的统计特性的方法，其中在第一方法步骤中，根据在稳定的测量条件下获得的输出值的时间序列确定滤波器的滤波特征，在第二方法步骤中，反转所确定的滤波特征，通过滤波特征的反转和有效信号重建原始测量值，并且根据所重建的原始测量值确定统计特性，和/或直接通过滤波特征的反转和有效信号确定统计特性。

7. 发明授权

CN103023459B 卡尔曼滤波器的处理方法、处理系统以及控制系统失效
公开(公告)号：CN103023459B
公开(公告)日：2016-05-25
申请号：CN201210365804.2
申请日：2012-09-27
申请人：国际商业机器公司
发明人：清水淳也
IPC分类号： H03H21/00
CPC分类号： H03H17/0257
摘要：本发明提供在无偏卡尔曼滤波器中，根据考虑了装置特性的非均匀更新定时，改善推测精度的技术。构成为对于向卡尔曼滤波器的输入，通过用镜像多项式的关系记述分子和分母的多项式的关系的全通滤波器，从而实现非均匀更新，抑制与利用多相滤波器的重新采样不同的运算量。接下来，因为利用卡尔曼滤波器所得到的推测状态量在保持原样的情况下是相位为非均匀间隔的状态，所以进行对上述非均匀化逆变换的滤波。

8. 发明公开

CN102355849A 生物学参数的监视方法及监视装置、计算机程序无效
公开(公告)号：CN102355849A
公开(公告)日：2012-02-15
申请号：CN201080012703.6
申请日：2010-03-18
申请人：爱信精机株式会社
发明人：萨沙·弗拉日奇
IPC分类号： A61B5/00 , A61B5/11
CPC分类号： H03H17/0257 , A61B5/0205 , A61B5/024 , A61B5/0816 , A61B5/1116 , A61B5/113 , A61B5/6887 , A61B5/6891 , A61B5/6893 , A61B2503/22 , G01D3/032
摘要：在本发明的生物学参数的监视方法中，对座位(8)或床的构件的占有者(2)的心脏跳动以及/或呼吸信号的至少一个生物学参数进行监视。在本方法中，构件支撑至少一个能够检测出因接触而产生压力变动的传感器(6)，至少一个加速度计结合在该构件上，决定第一信号与第二信号之间的传递函数的模型，该第一信号是指，输入中的加速度计或至少一个加速度计中的一个加速度计的至少一个信号，该第二信号是指，输出中的传感器或多个传感器中的一个传感器(6)的信号，利用该模型推定噪声值，从传感器(6)的信号中除去所推定的噪声值。

9. 发明申请

US20160277870A1 Coding and Filtering for Machine-Type Communication 有权
标题翻译：机型通信的编码和过滤
公开(公告)号：US20160277870A1
公开(公告)日：2016-09-22
申请号：US15036740
申请日：2014-08-15
申请人： TELEFONAKTIEBOLAGET L M ERICSSON (PUBL)
发明人： Ather Gattami
IPC分类号： H04W4/00 , H04L25/02
CPC分类号： H04W4/70 , H03H17/0257 , H03H21/003 , H04L1/12 , H04L25/0242 , H04L25/0258
摘要： Encoding and decoding schemes at an encoding device/transmitter and decoder device/receiver, respectively, for use in communicating the state of a system. In an example method carried out by an encoding device, state information x(k), which represents the current state of a monitored system, is measured. The encoding device calculates a state update parameter, based on: a message power constraint P; the covariance N of measurement noise associated with the channel over which encoded state information is to be transmitted; and the norm of the signal vector [s(k), x(k)], where s(k) is a stored state information parameter. The encoding device then calculates a message signal z(k)=G(k)*(x(k)−s(k)), which may then be transmitted to a remote decoder device, and calculates an updated version of the stored information s(k+1)=A*(s(k)+F(k)*z(k)). The encoding device replaces the stored state information s(k) with s(k+1).
摘要翻译：分别用于传达系统状态的编码设备/发射机和解码器设备/接收机处的编码和解码方案。在由编码装置执行的示例性方法中，测量表示被监视系统的当前状态的状态信息x（k）。编码装置根据消息功率约束P计算状态更新参数; 与要传输编码状态信息的信道相关联的测量噪声的协方差N; 和信号向量[s（k），x（k）]的范数，其中s（k）是存储状态信息参数。然后，编码装置计算消息信号z（k）= G（k）*（x（k）-s（k）），然后将其发送到远程解码器装置，并计算已存储信息的更新版本 s（k + 1）= A *（s（k）+ F（k）* z（k））。编码装置用s（k + 1）取代所存储的状态信息s（k）。

10. 发明授权

US06535833B1 Method and apparatus for filtering measurements used in a generalized positioning system 有权
标题翻译：用于在广义定位系统中使用的滤波测量的方法和装置
公开(公告)号：US06535833B1
公开(公告)日：2003-03-18
申请号：US09444880
申请日：1999-11-22
申请人： Jari Syrjärinne
发明人： Jari Syrjärinne
IPC分类号： G01C1738
CPC分类号： G01S19/39 , G01S19/46 , H03H17/0257
摘要： A positioning system based on an extended Kalman filter (EKF), or other filter, responsive to measurements provided on the basis of information received from, in some applications, cellular base stations, as well as, optionally, satellites, where, in the case of measurements by satellites, and also in other aspects of the invention as used with cellular positioning data, the EKF is modified for greater responsiveness based on use of calculated association probabilities for each measurement in a set of measurements of position at a particular instant of time, the association probabilities used in the calculation of a combined measurement innovation (residual) used in calculating the next estimate of position (and other state information, including velocity). By using a combined measurement innovation, the positioning system is able to accept simultaneous measurements based on information received from different sources of information, including both satellites and cellular base stations.
摘要翻译：基于扩展卡尔曼滤波器（EKF）或其他滤波器的定位系统，其响应于在一些应用中从蜂窝基站以及可选地卫星接收的信息提供的测量，其中在这种情况下通过卫星进行的测量，以及与蜂窝定位数据一起使用的本发明的其它方面，EKF被修改以便在特定时刻的一组位置测量中使用计算出的每个测量的关联概率来提高响应性，用于计算下一次估计位置（和其他状态信息，包括速度）中使用的组合测量创新（残差）的关联概率。通过使用组合的测量创新，定位系统能够基于从不同的信息源（包括卫星和蜂窝基站）接收的信息来接受同时测量。

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