擴展卡爾曼濾波（MRPT）
擴展卡爾曼濾波的狀態方程和觀測方程可以是非線性的。在一般情況下，無法確定過程噪聲、測量噪聲與方程的函數關系，因此可以簡化為加性噪聲： EKF relies on a linearisation of the evolution and observation ...
原文：初學者的卡爾曼濾波——擴展卡爾曼濾波（一）
簡介 已經歷經了半個世紀的卡爾曼濾波至今仍然是研究的熱點，相關的文章不斷被發表。其中許多文章是關於卡爾曼濾波器的新應用，但也不乏改善和擴展濾波器算法的研究。而對算法的研究多着重於將卡爾曼濾波應用於非線性系統。 為什么學界要這么熱衷於將卡爾曼濾波器用於非線性系統呢 因為卡爾曼濾波器從一開始就是為線性系統設計的算法，不能用於非線性系統中。但是事實上多數系統都是非線性的，所以如果卡爾曼濾波器不能用在非線 ...
2016-04-11 15:15 5 40294 推薦指數：
相關推薦
卡爾曼濾波(KF)與擴展卡爾曼(EKF)
卡爾曼濾波是一種高效率的遞歸濾波器(自回歸濾波器), 它能夠從一系列的不完全包含噪聲的測量(英文:measurement)中，估計動態系統的狀態，然而簡單的卡爾曼濾波必須應用在符合高斯分布的系統中。 百度百科是這樣說的，也就是說卡爾曼濾波第一是遞歸濾波，其次KF用於線性系統。 但經過研究和改進 ...
卡爾曼濾波
卡爾曼濾波法 卡爾曼濾波算法是一種利用線性系統狀態方程，通過系統輸入輸出觀測數據，對系統狀態進行最優估計的算法，是一種最優化自回歸數據處理算法。 通俗地講，對系統 \(k-1\) 時刻的狀態，我們有兩種途徑來獲得系統 \(k\) 時刻的狀態。一種是根據常識或者系統以往的狀態表現來預測 \(k ...
【概率機器人】3.1 卡爾曼濾波、擴展卡爾曼濾波和無跡卡爾曼濾波
這一章將介紹卡爾曼濾波、擴展卡爾曼濾波以及無跡卡爾曼濾波，並從貝葉斯濾波的角度來進行分析並完成數學推導。如果您對貝葉斯濾波不了解，可以查閱相關書籍或閱讀 【概率機器人 2 遞歸狀態估計】。 這三種濾波方式都假設狀態變量 $\mathbf{x}_t$ 的置信度 $\mathrm{bel ...
5分鍾了解卡爾曼濾波——初學者實例
廢話 在學長們不厭其煩地教導后，我想我大概也許可能。。。知道卡爾曼濾波是個什么了，，，，，， 我覺得對於我們初學菜鳥入門級別的，可能淺顯粗俗的話更容易理解一些。所以，本貼不包含原理以及公式推導，僅是自己的一點心得——關於Kalman濾波的應用（所以寫論文的朋友千萬不要直接Copy）。如有 ...
卡爾曼濾波的推導
卡爾曼濾波的推導 1 最小二乘法 在一個線性系統中，若\(x\)為常量，是我們要估計的量，關於\(x\)的觀測方程如下： \[y = Hx + v \tag{1.1} \] \(H\)是觀測矩陣（或者說算符），\(v\)是噪音，\(y\)是觀察量 ...
python 卡爾曼濾波
code outputs ...
卡爾曼濾波原理
什么是卡爾曼濾波？ 你可以在任何含有不確定信息的動態系統中使用卡爾曼濾波，對系統下一步的走向做出有根據的預測，即使伴隨着各種干擾，卡爾曼濾波總是能指出真實發生的情況。 在連續變化的系統中使用卡爾曼濾波是非常理想的，它具有占用內存小的優點（除了前一個狀態量外，不需要保留其它歷史數據 ...