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 ...

卡爾曼濾波的基本原理 　　最近看的東西有點雜，扯得太寬了，一直想整理一下學習筆記，被拖延症耽擱了。新的一年，就從卡爾曼濾波開始吧。 　　本文非原創，只是在大神們的基礎上加入了個人體會，稍作修改。菜鳥首文，大神勿噴。 　　英文原文：http://www.bzarg.com/p ...

卡爾曼濾波是一種高效率的遞歸濾波器，它能夠從一系列的不完全及包含噪聲的測量中，估計動態系統的狀態。卡爾曼濾波在技術領域有許多的應用，常見的有飛機及太空船的導引、導航及控制。 卡爾曼算法主要可以分為兩個步驟進行：預測和更新。基於最小均方誤差為最佳估計准則，利用上一時刻的估計值和狀態轉移矩陣進行預測 ...

https://blog.csdn.net/weixin_43956732/article/details/107023254 我們假設有一輛運動的汽車，要跟蹤汽車的位置 p 和速度 v，這兩 ...

原文地址：http://www.niwozhi.net/demo_c65_i50946.html 關於卡爾曼濾波的理論這里不打算講了，就是那個5個基本的公式，這里直接給出公式： 公式1：X(k|k-1) = AX(k-1 | k-1) + BU(k) + W(k) 公式2：P(k ...

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 ...

卡爾曼濾波本來是控制系統課上學的，當時就沒學明白，也蒙混過關了，以為以后也不用再見到它了，可惜沒這么容易，后來學計算機視覺和圖像處理，發現用它的地方更多了，沒辦法的時候只好耐心學習和理解了。一直很想把學習的過程記錄一下，讓大家少走彎路，可惜總也沒時間和機會，直到今天 ...

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 ...