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 ...
目录 一 非线性处理 测量模型 二 无损 迹 变换 Unscented Transformation . 一个高斯分布产生sigma point . sigma point的权重 . 预测新的状态分布 predict过程 . 更新滤波器 measurement过程 一 非线性处理 测量模型 我们知道KF是面临的主要问题就是非线性处理模型 比如说CTRV 和非线性测量模型 RADAR测量 的处理。 ...
2020-12-05 22:45 0 1089 推荐指数:
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、高斯函数 1.1 介绍 一维高斯函数的表达式为 \(f\left ( x \right )=\frac{1}{\sqrt{2\pi \delta ^{2}}}exp^{-\frac{1}{2} ...
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 ...
转载自:https://blog.csdn.net/ss19890125/article/details/32121969#0-tsina-1-16645-397232819ff9a47a7b7e80 ...
我们写一个主程序,包括两个函数更新函数和预测函数,然后导入一系列测量和运动数据。 如果初始估计是5,非常好,但我们将其设置为mu=0,且不确定性非常高为sig=10000. 我们假设测量不确定 ...
这一章将介绍卡尔曼滤波、扩展卡尔曼滤波以及无迹卡尔曼滤波,并从贝叶斯滤波的角度来进行分析并完成数学推导。如果您对贝叶斯滤波不了解,可以查阅相关书籍或阅读 【概率机器人 2 递归状态估计】。 这三种滤波方式都假设状态变量 $\mathbf{x}_t$ 的置信度 $\mathrm{bel ...
一、卡尔曼滤波器要解决的问题 首先说一下卡尔曼滤波器要解决的是哪一类问题,这类系统应该如何建模。这里说的是线性卡尔曼滤波器,顾名思意,那就是线性动态的离散系统。这类系统可以用如下两个方程来表示: \[\begin{array}{l} x(n + 1) = {\bf{F}}(n + 1,n ...