了解过导航、雷达数据处理的必然听过卡尔曼滤波,因为最近有项目需求,要验证一下卡尔曼滤波对结果的优化程度,所以入门学习一下卡尔曼滤波器。毕竟是经典的滤波器,网上关于卡尔曼滤波的代码和文章有很多,一维滤波的代码也很简单,就几条代码,拿来用很容易。但为了致敬卡神,则花时间潜心拜读了一些有关其背后思想 ...
卡尔曼滤波 滤波的方法有很多种,针对不同的情况选用的最优滤波方法也是不同的。卡尔曼滤波的特点就是采用递归方法解决线性滤波问题,只需要知道当前的测量值和上一时刻的最优值,就能对此刻进行最优值计算,计算量小,不需要大量储存空间,适合性能不太强的单片机处理。二阶卡尔曼滤波更加可靠,但计算量较大,通常使用的是一阶。 现在网络上卡尔曼滤波的资料有很多,大多是一位大佬生产,说不清的码农搬砖,想要真正理解卡尔曼 ...
2019-02-10 17:22 0 569 推荐指数:
了解过导航、雷达数据处理的必然听过卡尔曼滤波,因为最近有项目需求,要验证一下卡尔曼滤波对结果的优化程度,所以入门学习一下卡尔曼滤波器。毕竟是经典的滤波器,网上关于卡尔曼滤波的代码和文章有很多,一维滤波的代码也很简单,就几条代码,拿来用很容易。但为了致敬卡神,则花时间潜心拜读了一些有关其背后思想 ...
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 ...
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 ...
code outputs ...
什么是卡尔曼滤波? 你可以在任何含有不确定信息的动态系统中使用卡尔曼滤波,对系统下一步的走向做出有根据的预测,即使伴随着各种干扰,卡尔曼滤波总是能指出真实发生的情况。 在连续变化的系统中使用卡尔曼滤波是非常理想的,它具有占用内存小的优点(除了前一个状态量外,不需要保留其它历史数据 ...
在我总结Kalman filtering之前请允许我发泄一下,网上的各版本的卡尔曼滤波方程的变量字母真是多,而范例却全都是同一个测量气温的简单例子,单纯看书的话公式自己又推不出来,真是日了狗了。 好了,说到卡尔曼滤波,我对卡尔曼滤波的初步理解就是(反正这句话也是抄的,看看就好 ...
这两天学习了一些卡尔曼滤波算法的相关知识。相比其它的滤波算法,卡尔曼滤波在对计算量需求非常之低,同时又能达到相当不错的滤波结果。 1. 算法原理 网上看到一篇文章http://www.bzarg.com/p/how-a-kalman-filter-works-in-pictures ...
这两天学习了一些卡尔曼滤波算法的相关知识。相比其它的滤波算法,卡尔曼滤波在对计算量需求非常之低,同时又能达到相当不错的滤波结果。 1. 算法原理 网上看到一篇文章http://www.bzarg.com/p/how-a-kalman-filter-works-in-pictures ...