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 ...
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维的随机变量y。通过UT变换可以比较高的精度和较低的计算复杂度求得y的均值和方差Px。 UT的具体过程如下: 计算 n ...
2019-09-04 22:20 0 3332 推荐指数:
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 ...
对于上一篇中的问题:X ∼ N(µ, σ^2 ) , Y = sin(X)要求随机变量Y的期望和方差。还有一种思路是对X进行采样,比如取500个采样点(这些采样点可以称为sigma点),然后求取这些采 ...
一、引言 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 ...
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 ...
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 ...
@ 目录 一、 非线性处理/测量模型 二、无损(迹)变换(Unscented Transformation) 2.1 一个高斯分布产生sigma point 2.2 sigma point的权重 2.3 预测新的状态分布(predict过程 ...