简单的介绍一下卡尔曼滤波器的关键的5个公式。 引入一个离散控制过程的系统。该系统可用一个线性随机微分方程来描述: X(k)=A X(k-1)+B U(k)+W(k) 再加上系统的测量值: Z(k)=H X(k)+V(k) 上两式子中,X(k)是k时刻的系统状态,U(k)是k ...
恒定加速度Kalman模型 . scenario:我们想用卡尔曼滤波来追踪 D空间中某个具有恒定加速度的物体,我们有一个位置传感器可以用来观测物体位置,我们想得到物体的 D位置以及速度。 . Description : 假设物体状态由六维vector定义如下: 系统的预测方程为: 假设我们没有控制输入,那么预测方程可以表示如下: y Hx 因为我们有位置传感器,不管是视觉,激光还是雷达,我们可以 ...
2017-09-24 16:32 0 2343 推荐指数:
简单的介绍一下卡尔曼滤波器的关键的5个公式。 引入一个离散控制过程的系统。该系统可用一个线性随机微分方程来描述: X(k)=A X(k-1)+B U(k)+W(k) 再加上系统的测量值: Z(k)=H X(k)+V(k) 上两式子中,X(k)是k时刻的系统状态,U(k)是k ...
跟踪一个微弱的游移目标。这个目标每隔10秒钟在屏幕上闪烁一次。 或者回到更远的从前。想象你是开普勒,正试 ...
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如今哪里,才不至于失去它的行踪。或者再想象你是二战中的一名雷达操作员,正在跟踪一个微弱的游移目标 ...
无迹卡尔曼滤波不同于扩展卡尔曼滤波,它是概率密度分布的近似,由于没有将高阶项忽略,所以在求解非线性时精度较高。 UT变换的核心思想:近似一种概率分布比近似任意一个非线性函数或非线性变换要容易。 原理: 假设n维随机向量x:N(x均值,Px),x通过非线性函数y=f(x)变换后得到n维 ...
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 ...
1.卡尔曼滤波的导论 卡尔曼滤波器(Kalman Filter),是由匈牙利数学家Rudolf Emil Kalman发明,并以其名字命名。卡尔曼出生于1930年匈牙利首都布达佩斯。1953,1954年分别获得麻省理工学院的电机工程学士以及硕士学位。1957年于哥伦比亚大学获得博士学位 ...
之前有关卡尔曼滤波的例子都比较简单,只能用于简单的理解卡尔曼滤波的基本步骤。现在让我们来看看卡尔曼滤波在实际中到底能做些什么吧。这里有一个使用卡尔曼滤波在窗口内跟踪鼠标移动的例子,原作者主页:http://home.wlu.edu/~levys/ 首先,第一步是选取状态变量,这里选择系统状态变量 ...