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 ...

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 ...

　　在我總結Kalman filtering之前請允許我發泄一下，網上的各版本的卡爾曼濾波方程的變量字母真是多，而范例卻全都是同一個測量氣溫的簡單例子，單純看書的話公式自己又推不出來，真是日了狗了。 　　好了，說到卡爾曼濾波，我對卡爾曼濾波的初步理解就是（反正這句話也是抄的，看看就好 ...

code outputs ...

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 ...

的，比如會受到風力影響，導致汽車的運動方式不是嚴格的勻加速運動。那么在這種情況下如何對汽車的運動狀態進行預測呢 ...

無損卡爾曼濾波UKF（3）-預測-生成Sigma點 1 選擇創建Sigma點 A 根據 已知上一個時間戳迭代出來的 后驗狀態 \(x_{k|k}\) 和后驗協方差矩陣 \(P_{k|k}\) 他們代表當前狀態的分布。 Sigma點的數量取決於狀態向量的維度 \(n_{\sigma ...

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 ...