原文:卡爾曼濾波總結——KF、EFK、UKF

.用途 現實是我們的處理和測量模型都是非線性的,結果就是一個不規則分布,KF能夠使用的前提就是所處理的狀態是滿足高斯分布的,為了解決這個問題,EKF是尋找一個線性函數來近似這個非線性函數,而UKF就是去找一個與真實分布近似的高斯分布。 KF處理線性模型: EKF 通過雅克比和偏導數近似非線性模型,但是忽略了高階導數: 強非線性系統下誤差大,另一方面Jacobian矩陣的計算復雜 UKF 通過去點 ...

2018-12-22 17:01 0 3973 推薦指數:

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無損卡爾曼濾波UKF(2)-簡介

1 新來的無損卡爾曼濾波器有什么不一樣呢? 對於非線性模型,比如我們前面使用的CVTR 經過這樣的模型預測出來的狀態就不會是正態分布的了 那么我們就沒法用傳統的卡爾曼濾波器 當然,可以選擇使用擴展卡爾曼濾波,非線性函數,泰勒展開線性化唄 你願意這么做,也可以,但是你就得算雅克比矩陣 ...

Wed Mar 11 23:05:00 CST 2020 0 751
卡爾曼濾波(KF)與擴展卡爾(EKF)

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 ...

Tue Feb 27 18:29:00 CST 2018 0 31519
無損卡爾曼濾波UKF(3)-預測-生成Sigma點

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 ...

Wed Mar 11 23:08:00 CST 2020 1 1101
ukf(無跡卡爾曼濾波)算法的matlab程序

轉載自:https://blog.csdn.net/ss19890125/article/details/32121969#0-tsina-1-16645-397232819ff9a47a7b7e80a40613cfe1 function [x,P]=ukf(fstate,x,P,hmeas,z ...

Sun Oct 14 20:33:00 CST 2018 0 3386
卡爾曼濾波

卡爾曼濾波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 ...

Mon Jun 14 05:09:00 CST 2021 0 956
十大濾波算法與卡爾曼濾波總結

2018-01-1901:55:42 arduino濾波算法--轉載至極客工坊 ----http://www.geek-workshop.com/thread-7694-1-1.html 卡爾曼濾波 十大濾波算法 1、限幅濾波法(又稱程序判斷 ...

Fri Jan 19 10:01:00 CST 2018 0 3240
無損卡爾曼濾波UKF(1)-預測--從CTRV過程模型開始

無損卡爾曼濾波UKF(1)-從CTRV過程模型開始 無損卡爾曼濾波 處理非線性過程模型和非線性測量模型的替代方法 不會對非線性函數進行線性化處理 用所謂的sigma點來近似概率分布 省去計算雅閣比矩陣的部分 過程模型 1 CV模型的缺陷 ...

Mon Mar 09 23:19:00 CST 2020 0 1221
 
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