卡尔曼滤波器
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} ...
原文：卡尔曼滤波——19.卡尔曼滤波器代码
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 ，非常好，但我们将其设置为mu ，且不确定性非常高为sig . 我们假设测量不确定性为常量 ，运动不确定性为 . 运动时 你的第一次位置估计应该是 . .原因在于初始不确定性高，第一次测量值 主导了估计结果。 你的不确定性缩减到了 ， 比测量不确定性稍好一点。 然后你的预测加 ，但是不确定性增加到了 ...
2018-05-03 08:36 0 1145 推荐指数：
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