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} ...
我們寫一個主程序,包括兩個函數更新函數和預測函數,然后導入一系列測量和運動數據。 如果初始估計是 ,非常好,但我們將其設置為mu ,且不確定性非常高為sig . 我們假設測量不確定性為常量 ,運動不確定性為 . 運動時 你的第一次位置估計應該是 . .原因在於初始不確定性高,第一次測量值 主導了估計結果。 你的不確定性縮減到了 , 比測量不確定性稍好一點。 然后你的預測加 ,但是不確定性增加到了 ...
2018-05-03 08:36 0 1145 推薦指數:
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 ...
在上一篇文章卡爾曼濾波器原理之基本思想中,我們分析並推導了基於卡爾曼一步預測的濾波器狀態遞推公式,接下來,我們將完成上一次的推導過程。首先,我們拿來上次的推導結果: \[\hat x(n + 1|{{\bf{Y}}_n}) = \sum\limits_{k = 1}^{n - 1} {E[x ...
一、卡爾曼濾波器要解決的問題 首先說一下卡爾曼濾波器要解決的是哪一類問題,這類系統應該如何建模。這里說的是線性卡爾曼濾波器,顧名思意,那就是線性動態的離散系統。這類系統可以用如下兩個方程來表示: \[\begin{array}{l} x(n + 1) = {\bf{F}}(n + 1,n ...
的方法對於做SLAM算法相關的研究還是有很大的意義的. 卡爾曼濾波(KF)和擴展卡爾曼濾波( ...
世事短如春夢,人情薄似秋雲。 不須計較苦勞心,萬事原來有命。 幸遇三杯酒好,況逢一朵花新。 片時歡笑且相親,明日陰晴未定。 ——《西江月》 朱敦儒 一、引子 有一輛汽車在馬路上勻加速前進,隨着時間 ...
) 2.4 更新濾波器(measurement過程) 一、 非線性處理/測量 ...
真實的溫度測試數據,通過加熱棒加熱一盆水測得的真實數據,X軸是時間秒,Y軸是溫度: 1)濾波前 2)濾波后(p=10, q=0.0001, r=0.05, kGain=0;) 2)濾波后(p=10, q=0.00001, r=1, kGain=0;),Y軸放大10倍並取整 ...