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 ...

卡尔曼滤波算法--核心公式推导导论 10 个月前 写在最前面：这是我第一篇专栏文章，感谢知乎提供这么一个平台，让自己能和大家分享知识。本人会不定期的开始更新文章，文章的内容应该集中在汽车动力学控制，整车软件架构，控制器等方面。作为一名在校硕士，很多理解都可 ...

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 ...

的方法对于做SLAM算法相关的研究还是有很大的意义的. 卡尔曼滤波(KF)和扩展卡尔曼滤波( ...

　　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 ...

code outputs ...

），并且速度很快，很适合应用于实时问题和嵌入式系统。　　在Google上找到的大多数关于实现卡尔曼滤波的数学公式 ...

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 ...