一、高斯函数 1.1 介绍 一维高斯函数的表达式为 \(f\left ( x \right )=\frac{1}{\sqrt{2\pi \delta ^{2}}}exp^{-\frac{1}{2} ...

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 ...

我们写一个主程序，包括两个函数更新函数和预测函数，然后导入一系列测量和运动数据。 如果初始估计是5，非常好，但我们将其设置为mu=0，且不确定性非常高为sig=10000. 我们假设测量不确定 ...

一、卡尔曼滤波器要解决的问题 　　首先说一下卡尔曼滤波器要解决的是哪一类问题，这类系统应该如何建模。这里说的是线性卡尔曼滤波器，顾名思意，那就是线性动态的离散系统。这类系统可以用如下两个方程来表示： \[\begin{array}{l} x(n + 1) = {\bf{F}}(n + 1,n ...

世事短如春梦，人情薄似秋云。 不须计较苦劳心，万事原来有命。 幸遇三杯酒好，况逢一朵花新。 片时欢笑且相亲，明日阴晴未定。 ——《西江月》 朱敦儒 一、引子 有一辆汽车在马路上匀加速前进，随着时间 ...

） 2.4 更新滤波器（measurement过程） 一、 非线性处理/测量 ...

真实的温度测试数据，通过加热棒加热一盆水测得的真实数据，X轴是时间秒，Y轴是温度： 1）滤波前 2）滤波后（p=10, q=0.0001, r=0.05, kGain=0;） 2）滤波后（p=10, q=0.00001, r=1, kGain=0;），Y轴放大10倍并取整 ...

卡尔曼滤波（Karman Filter） 卡尔曼滤波器是什么？ 对于卡尔曼滤波器，实际上用滤波器来描述卡尔曼滤波器算法其实并不准确。卡尔曼滤波器最好地叫法是最优化递归数字处理算法（Optimal Recursive Data Processing Algorithm）,本质上更加像一个 ...