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一、假設條件 不確定性：所有狀態量服從高斯分布，每個狀態量的高斯分布有均值和方差，方差代表不確定性； 相關性：用協方差矩陣描述狀態量間的不確定關系，一個變量可能影響其他變量。為對稱矩陣，其 ...

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 ...

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5，非常好，但我們將其設置為mu=0，且不確定性非常高為sig=10000. 我們假設測量不確定 ...

卡爾曼濾波算法--核心公式推導導論 10 個月前 寫在最前面：這是我第一篇專欄文章，感謝知乎提供這么一個平台，讓自己能和大家分享知識。本人會不定期的開始更新文章，文章的內容應該集中在汽車動力學控制，整車軟件架構，控制器等方面。作為一名在校碩士，很多理解都可 ...

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），並且速度很快，很適合應用於實時問題和嵌入式系統。　　在Google上找到的大多數關於實現卡爾曼濾波的數學公式 ...

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 ...