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 ...

卡尔曼滤波的基本原理 　　最近看的东西有点杂，扯得太宽了，一直想整理一下学习笔记，被拖延症耽搁了。新的一年，就从卡尔曼滤波开始吧。 　　本文非原创，只是在大神们的基础上加入了个人体会，稍作修改。菜鸟首文，大神勿喷。 　　英文原文：http://www.bzarg.com/p ...

卡尔曼滤波是一种高效率的递归滤波器，它能够从一系列的不完全及包含噪声的测量中，估计动态系统的状态。卡尔曼滤波在技术领域有许多的应用，常见的有飞机及太空船的导引、导航及控制。 卡尔曼算法主要可以分为两个步骤进行：预测和更新。基于最小均方误差为最佳估计准则，利用上一时刻的估计值和状态转移矩阵进行预测 ...

https://blog.csdn.net/weixin_43956732/article/details/107023254 我们假设有一辆运动的汽车，要跟踪汽车的位置 p 和速度 v，这两 ...

原文地址：http://www.niwozhi.net/demo_c65_i50946.html 关于卡尔曼滤波的理论这里不打算讲了，就是那个5个基本的公式，这里直接给出公式： 公式1：X(k|k-1) = AX(k-1 | k-1) + BU(k) + W(k) 公式2：P(k ...

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 ...

卡尔曼滤波本来是控制系统课上学的，当时就没学明白，也蒙混过关了，以为以后也不用再见到它了，可惜没这么容易，后来学计算机视觉和图像处理，发现用它的地方更多了，没办法的时候只好耐心学习和理解了。一直很想把学习的过程记录一下，让大家少走弯路，可惜总也没时间和机会，直到今天 ...

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 ...