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 ...
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 functions which are goodapproximations of the original functions if t ...
2017-01-04 10:33 0 4082 推荐指数:
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 ...
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 ...
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 ...
Google Cardboard的九轴融合算法 ——基于李群的扩展卡尔曼滤波 极品巧克力 前言 九轴融合算法是指通过融合IMU中的加速度计(三轴)、陀螺仪(三轴)、磁场计(三轴),来获取物体姿态的方法。它是开发VR头显中的一个至关重要的部分。VR头显必须要实时准确地获取 ...
参考:https://blog.csdn.net/young_gy/article/details/78468153 Extended Kalman Filter(扩展卡尔曼滤波)是卡尔曼滤波的非线性版本。在状态转移方程确定的情况下,EKF已经成为了非线性系统状态估计的事实标准。本文将简要介绍 ...
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 ...
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