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 ...

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 ...

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 ...

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 ...

　　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 ...

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 ...

很好的入门资料 向面试官一句话解释卡尔曼滤波： 用上一次的最优状态估计和最优估计误差去计算这一次的先验状态估计和先验误差估计； 用1得到的本次先验误差估计和测量噪声，得到卡尔曼增益； 用1，2步骤得到所有先验误差估计和测量噪声，得到本次的最优估计。 一句话解释：对模型的预测 ...

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 ...