一、卡爾曼濾波器要解決的問題 首先說一下卡爾曼濾波器要解決的是哪一類問題,這類系統應該如何建模。這里說的是線性卡爾曼濾波器,顧名思意,那就是線性動態的離散系統。這類系統可以用如下兩個方程來表示: \[\begin{array}{l} x(n + 1) = {\bf{F}}(n + 1,n ...
世事短如春夢,人情薄似秋雲。 不須計較苦勞心,萬事原來有命。 幸遇三杯酒好,況逢一朵花新。 片時歡笑且相親,明日陰晴未定。 西江月 朱敦儒 一 引子 有一輛汽車在馬路上勻加速前進,隨着時間的推移,汽車的位置和速度都會發生變化,而在真實世界中,汽車的位置和速度跟理想狀態下是不一樣的,比如會受到風力影響,導致汽車的運動方式不是嚴格的勻加速運動。那么在這種情況下如何對汽車的運動狀態進行預測呢 沒錯,這個 ...
2020-04-29 17:00 0 4591 推薦指數:
一、卡爾曼濾波器要解決的問題 首先說一下卡爾曼濾波器要解決的是哪一類問題,這類系統應該如何建模。這里說的是線性卡爾曼濾波器,顧名思意,那就是線性動態的離散系統。這類系統可以用如下兩個方程來表示: \[\begin{array}{l} x(n + 1) = {\bf{F}}(n + 1,n ...
在上一篇文章卡爾曼濾波器原理之基本思想中,我們分析並推導了基於卡爾曼一步預測的濾波器狀態遞推公式,接下來,我們將完成上一次的推導過程。首先,我們拿來上次的推導結果: \[\hat x(n + 1|{{\bf{Y}}_n}) = \sum\limits_{k = 1}^{n - 1} {E[x ...
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 ...
一、高斯函數 1.1 介紹 一維高斯函數的表達式為 \(f\left ( x \right )=\frac{1}{\sqrt{2\pi \delta ^{2}}}exp^{-\frac{1}{2} ...
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性為常量4,運動不確定性為2. 運動時 你的第一次位置估計應該是4.9.原因在於初始不確定性高 ...
的方法對於做SLAM算法相關的研究還是有很大的意義的. 卡爾曼濾波(KF)和擴展卡爾曼濾波( ...
) 2.4 更新濾波器(measurement過程) 一、 非線性處理/測量 ...
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 ...