扩展卡尔曼滤波（MRPT）
扩展卡尔曼滤波的状态方程和观测方程可以是非线性的。在一般情况下，无法确定过程噪声、测量噪声与方程的函数关系，因此可以简化为加性噪声： EKF relies on a linearisation of the evolution and observation ...
原文：初学者的卡尔曼滤波——扩展卡尔曼滤波（一）
简介 已经历经了半个世纪的卡尔曼滤波至今仍然是研究的热点，相关的文章不断被发表。其中许多文章是关于卡尔曼滤波器的新应用，但也不乏改善和扩展滤波器算法的研究。而对算法的研究多着重于将卡尔曼滤波应用于非线性系统。 为什么学界要这么热衷于将卡尔曼滤波器用于非线性系统呢 因为卡尔曼滤波器从一开始就是为线性系统设计的算法，不能用于非线性系统中。但是事实上多数系统都是非线性的，所以如果卡尔曼滤波器不能用在非线 ...
2016-04-11 15:15 5 40294 推荐指数：
相关推荐
卡尔曼滤波(KF)与扩展卡尔曼(EKF)
卡尔曼滤波是一种高效率的递归滤波器(自回归滤波器), 它能够从一系列的不完全包含噪声的测量(英文:measurement)中，估计动态系统的状态，然而简单的卡尔曼滤波必须应用在符合高斯分布的系统中。 百度百科是这样说的，也就是说卡尔曼滤波第一是递归滤波，其次KF用于线性系统。 但经过研究和改进 ...
卡尔曼滤波
卡尔曼滤波法 卡尔曼滤波算法是一种利用线性系统状态方程，通过系统输入输出观测数据，对系统状态进行最优估计的算法，是一种最优化自回归数据处理算法。 通俗地讲，对系统 \(k-1\) 时刻的状态，我们有两种途径来获得系统 \(k\) 时刻的状态。一种是根据常识或者系统以往的状态表现来预测 \(k ...
【概率机器人】3.1 卡尔曼滤波、扩展卡尔曼滤波和无迹卡尔曼滤波
这一章将介绍卡尔曼滤波、扩展卡尔曼滤波以及无迹卡尔曼滤波，并从贝叶斯滤波的角度来进行分析并完成数学推导。如果您对贝叶斯滤波不了解，可以查阅相关书籍或阅读 【概率机器人 2 递归状态估计】。 这三种滤波方式都假设状态变量 $\mathbf{x}_t$ 的置信度 $\mathrm{bel ...
5分钟了解卡尔曼滤波——初学者实例
废话 在学长们不厌其烦地教导后，我想我大概也许可能。。。知道卡尔曼滤波是个什么了，，，，，， 我觉得对于我们初学菜鸟入门级别的，可能浅显粗俗的话更容易理解一些。所以，本贴不包含原理以及公式推导，仅是自己的一点心得——关于Kalman滤波的应用（所以写论文的朋友千万不要直接Copy）。如有 ...
卡尔曼滤波的推导
卡尔曼滤波的推导 1 最小二乘法 在一个线性系统中，若\(x\)为常量，是我们要估计的量，关于\(x\)的观测方程如下： \[y = Hx + v \tag{1.1} \] \(H\)是观测矩阵（或者说算符），\(v\)是噪音，\(y\)是观察量 ...
python 卡尔曼滤波
code outputs ...
卡尔曼滤波原理
什么是卡尔曼滤波？ 你可以在任何含有不确定信息的动态系统中使用卡尔曼滤波，对系统下一步的走向做出有根据的预测，即使伴随着各种干扰，卡尔曼滤波总是能指出真实发生的情况。 在连续变化的系统中使用卡尔曼滤波是非常理想的，它具有占用内存小的优点（除了前一个状态量外，不需要保留其它历史数据 ...