原文:無跡卡爾曼濾波(Unscented Kalman Filter)

無跡卡爾曼濾波不同於擴展卡爾曼濾波,它是概率密度分布的近似,由於沒有將高階項忽略,所以在求解非線性時精度較高。 UT變換的核心思想:近似一種概率分布比近似任意一個非線性函數或非線性變換要容易。 原理: 假設n維隨機向量x:N x均值,Px ,x通過非線性函數y f x 變換后得到n維的隨機變量y。通過UT變換可以比較高的精度和較低的計算復雜度求得y的均值和方差Px。 UT的具體過程如下: 計算 n ...

2019-09-04 22:20 0 3332 推薦指數:

查看詳情

卡爾曼濾波Kalman Filter

以下我們引用文獻【1】中的一段話作為本文的開始: 想象你在黃昏時分看着一僅僅小鳥飛行穿過濃密的叢林。你僅僅能隱隱約約、斷斷續續地瞥見小鳥運動的閃現。你試圖努力地猜測小鳥在哪里以及下一時刻它會出 ...

Tue Feb 13 01:26:00 CST 2018 0 2734
卡爾曼濾波-2

對於上一篇中的問題:X ∼ N(µ, σ^2 ) , Y = sin(X)要求隨機變量Y的期望和方差。還有一種思路是對X進行采樣,比如取500個采樣點(這些采樣點可以稱為sigma點),然后求取這些采 ...

Thu Mar 03 03:16:00 CST 2016 0 7105
卡爾曼濾波Kalman Filter

一、引言 以下我們引用文獻【1】中的一段話作為本文的開始: 想象你在黃昏時分看着一僅僅小鳥飛行穿過濃密的叢林。你僅僅能隱隱約約、斷斷續續地瞥見小鳥運動的閃現。你試圖努力地猜測小鳥在哪 ...

Sat Jul 08 18:24:00 CST 2017 2 23653
Kalman Filter(卡爾曼濾波)的個人筆記以及程序實現

簡單的介紹一下卡爾曼濾波器的關鍵的5個公式。 引入一個離散控制過程的系統。該系統可用一個線性隨機微分方程來描述:   X(k)=A X(k-1)+B U(k)+W(k)   再加上系統的測量值:   Z(k)=H X(k)+V(k) 上兩式子中,X(k)是k時刻的系統狀態,U(k)是k ...

Thu Aug 25 01:38:00 CST 2016 0 8173
測試卡爾曼濾波器(Kalman Filter)

真實的溫度測試數據,通過加熱棒加熱一盆水測得的真實數據,X軸是時間秒,Y軸是溫度: 1)濾波前 2)濾波后(p=10, q=0.0001, r=0.05, kGain=0;) 2)濾波后(p=10, q=0.00001, r=1, kGain=0;),Y軸放大10倍並取整 ...

Fri Jun 27 20:36:00 CST 2014 0 7565
卡爾曼濾波器原理(Kalman Filter

卡爾曼濾波(Karman Filter卡爾曼濾波器是什么? 對於卡爾曼濾波器,實際上用濾波器來描述卡爾曼濾波器算法其實並不准確。卡爾曼濾波器最好地叫法是最優化遞歸數字處理算法(Optimal Recursive Data Processing Algorithm),本質上更加像一個 ...

Wed Dec 08 03:50:00 CST 2021 0 1093
卡爾曼濾波器詳解

@ 目錄 一、 非線性處理/測量模型 二、無損()變換(Unscented Transformation) 2.1 一個高斯分布產生sigma point 2.2 sigma point的權重 2.3 預測新的狀態分布(predict過程 ...

Sun Dec 06 06:45:00 CST 2020 0 1089
 
粵ICP備18138465號   © 2018-2025 CODEPRJ.COM