1 卡爾曼濾波的融合框架和流程 以無人駕駛的汽車檢測路上的運動的自行車為例 傳感器是激光雷達和多普勒雷達 卡爾曼濾波器算法執行步驟： 首次測量 濾波器在 T 時刻接收來自雷達或激光雷達的自行車在汽車坐標中的位姿和速度作為初始測量。 初始化 狀態和協方差矩陣 濾波器將基於第一次 ...

卡爾曼濾波本來是控制系統課上學的，當時就沒學明白，也蒙混過關了，以為以后也不用再見到它了，可惜沒這么容易，后來學計算機視覺和圖像處理，發現用它的地方更多了，沒辦法的時候只好耐心學習和理解了。一直很想把學習的過程記錄一下，讓大家少走彎路，可惜總也沒時間和機會，直到今天 ...

卡爾曼濾波本來是控制系統課上學的，當時就沒學明白，也蒙混過關了，以為以后也不用再見到它了，可惜沒這么容易，后來學計算機視覺和圖像處理，發現用它的地方更多了，沒辦法的時候只好耐心學習和理解了。一直很想把學習的過程記錄一下，讓大家少走彎路，可惜總也沒時間和機會，直到今天。。。 我一直有一個願望 ...

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 ...

一、高斯函數 1.1 介紹 一維高斯函數的表達式為 \(f\left ( x \right )=\frac{1}{\sqrt{2\pi \delta ^{2}}}exp^{-\frac{1}{2} ...

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 ...

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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 ...