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 ...

　　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 ...

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Google Cardboard的九軸融合算法 ——基於李群的擴展卡爾曼濾波 極品巧克力 前言 九軸融合算法是指通過融合IMU中的加速度計（三軸）、陀螺儀（三軸）、磁場計（三軸），來獲取物體姿態的方法。它是開發VR頭顯中的一個至關重要的部分。VR頭顯必須要實時准確地獲取 ...

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 ...

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 ...

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 ...

最近稍閑，稍微整理了一下以前的部分代碼，雖然寫得不夠好,但是對於新手也許也有一定的分享價值。具體算法細節我就暫時不講了，網上太多了。 所以分享這個我用JAVA寫的一個模擬器。模擬定位和慣導（或者pdr）利用粒子濾波和卡爾曼濾波的可視化小demo，代碼放在GitHub上了,如果覺得有用請點星星 ...