kalman滤波原理（通俗易懂） 1. 在学习卡尔曼滤波器之前，首先看看为什么叫“卡尔曼”。跟其他著名的理论（例如傅立叶变换，泰勒级数等等）一样，卡尔曼也是一个人的名字，而跟他们不同的是，他是个现代人！ 卡尔曼全名Rudolf Emil Kalman，匈牙利数学家 ...

以下我们引用文献【1】中的一段话作为本文的開始： 想象你在黄昏时分看着一仅仅小鸟飞行穿过浓密的丛林。你仅仅能隐隐约约、断断续续地瞥见小鸟运动的闪现。你试图努力地猜測小鸟在哪里以及下一时刻它会出 ...

一、引言 以下我们引用文献【1】中的一段话作为本文的開始： 想象你在黄昏时分看着一仅仅小鸟飞行穿过浓密的丛林。你仅仅能隐隐约约、断断续续地瞥见小鸟运动的闪现。你试图努力地猜測小鸟在哪 ...

一.状态估计的解释 我们知道每个方程都受噪声的影响，这里把位姿x和路标y看成服从某种概率分布的随机变量。因此我们关心的问题就变成了：当我们已知某些运动数据u和观测数据z时，如何确定状态量x，y ...

模型定义 如上图所示，卡尔曼滤波(Kalman Filter)的基本模型和隐马尔可夫模型类似，不同的是隐马尔科夫模型考虑离散的状态空间，而卡尔曼滤波的状态空间以及观测空间都是连续的，并且都属于高斯分布，因此卡尔曼滤波又称为linear Gaussian Markov model，它的数学定义 ...

背景： 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及包含噪声的测量中，估计动态系统的状态。卡尔曼滤波的一个典型实例是从一组有限的，包含噪声的，对物体位置的观察序列（可能有偏差）预测出物体的位置的坐标及速度。 这种滤波方法以它的发明者鲁道夫.E.卡尔曼 ...

Kalman滤波简介 　　Kalman滤波是一种线性滤波与预测方法，原文为：A New Approach to Linear Filtering and Prediction Problems。文章推导很复杂，看了一半就看不下去了，既然不能透彻理解其原理，但总可以通过实验来理解其具体 ...

使用kalman滤波后，测距稳定性大幅度增增 代码解析以及视频链接地址:https://v.youku.com/v_show/id_XNDY1OTg3NzUyNA 欢迎围观讨论交流 ...