Filters
total: 89
Best results in : Research Potential Pokaż wszystkie wyniki (73)
Search results for: PARTICLE KALMAN FILTER
-
Zespół Automatyki Okrętowej i Metod Sztucznej Inteligencji
Research Potential1. Ewolucyjne metody planowania ścieżek przejść w środowisku niestacjonarnym; 2. Sterowanie autonomicznymi pojazdami nawodnymi; 3. Metody sterowania obiektami morskimi; 4. Projektowanie nieliniowych układów regulacji oraz automatyzacji systemu elektroenergetycznego statku.
-
Zespół Katedry Automatyki
Research PotentialMikroprocesorowe urządzenia pomiarowo-rejestrujące i systemy monitorowania wykorzystujące technologie sieciowe, systemy sterowania urządzeniami i procesami technologicznymi. Systemy sterowania w obiektach energetyki odnawialnej, skupionych i rozproszonych. Modelowanie i symulacja obiektów dynamicznych, procesów oraz systemów sterowania i kontroli; projektowanie interfejsów operatorskich. Systemy elektroenergetyczne i automatyki...
-
Zespół Systemów Multimedialnych
Research Potential* technologie archiwizacji, rekonstrukcji i dostępu do nagrań archiwalnych * technologie inteligentnego monitoringu wizyjnego i akustycznego * multimedialne technologie telemedyczne * multimodalne interfejsy komputerowe
Best results in : Business Offer Pokaż wszystkie wyniki (16)
Search results for: PARTICLE KALMAN FILTER
-
Laboratorium Automatyki Napędu Elektrycznego
Business OfferProgramowalne układy napędowe zasilane przekształtnikowo ze sterowaniem mikroprocesorowym
-
Laboratorium Badawcze 2-3
Business OfferObliczenia komputerowe wymagające dużych mocy obliczeniowych z wykorzystaniem oprogramowania typu: Matlab, Tomlab, Gams, Apros.
-
Brain and Mind Electrophysiology lab
Business OfferNeurofizjologia pamięci i funkcji poznawczych mózgu
Other results Pokaż wszystkie wyniki (879)
Search results for: PARTICLE KALMAN FILTER
-
Designing Particle Kalman Filter for Dynamic Positioning
PublicationThe article presents a comparative analysis of two variants of the Particle Kalman Filter designed by using two different ship motion models. The first filter bases only on the kinematic model of the ship and can be used in many types of vehicles, regardless of the vehicle dynamics model. The input value to the filter is the noisy position of the ship. The second filter makes use of the kinematic and dynamic models of the moving...
-
Data fusion of GPS sensors using Particle Kalman Filter for ship dynamic positioning system
PublicationDepending on standards and class, dynamically positioned ships make use of different numbers of redundant sensors to determine current ship position. The paper presents a multi-sensor data fusion algorithm for the dynamic positioning system which allows it to record the proper signal from a number of sensors (GPS receivers). In the research, the Particle Kalman Filter with data fusion was used to estimate the position of the vessel....
-
Particle Filter Modification using Kalman Optimal Filtering Method as Applied to Road Detection from Satellite Images
PublicationIn the paper recursive state estimation approach is presented as applied to satellite images. Especially, a model of dynamic systems of the non-linear and non-Gaussian systems is presented, and finally the Kalman filter and particle filter and an integration of both is figured out. Special attention is paid to the application for satellite image analysis.
-
Estimation of a Stochastic Burgers' Equation Using an Ensemble Kalman Filter
PublicationIn this work, we consider a difficult problem of state estimation of nonlinear stochastic partial differential equations (SPDE) based on uncertain measurements. The presented solution uses the method of lines (MoL), which allows us to discretize a stochastic partial differential equation in a spatial dimension and represent it as a system of coupled continuous-time ordinary stochastic differential equations (SDE). For such a system...
-
Decoupled Kalman filter based identification of time-varying FIR systems
PublicationWhen system parameters vary at a fast rate, identification schemes based on model-free local estimation approaches do not yield satisfactory results. In cases like this, more sophisticated parameter tracking procedures must be used, based on explicit models of parameter variation (often referred to as hypermodels), either deterministic or stochastic. Kalman filter trackers, which belong to the second category, are seldom used in...