原文:卡爾曼濾波五個公式推導過程

一 假設條件 不確定性:所有狀態量服從高斯分布,每個狀態量的高斯分布有均值和方差,方差代表不確定性 相關性:用協方差矩陣描述狀態量間的不確定關系,一個變量可能影響其他變量。為對稱矩陣,其非對角線元素代表變量之間的相關程度。有如下性質 二 基本定義 假設目標估計是機器人的位置和速度 兩個融合數據源 ,則狀態量可表示為: 記k時刻: 狀態量協方差矩陣: 三 狀態預測過程 已知模型為: 表示成矩陣形式為 ...

2020-05-22 19:33 0 1643 推薦指數:

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卡爾曼濾波推導

卡爾曼濾波推導 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 ...

Mon Sep 11 07:34:00 CST 2017 0 4244
卡爾曼濾波算法--核心公式推導導論 - ZZ

卡爾曼濾波算法--核心公式推導導論 10 個月前 寫在最前面:這是我第一篇專欄文章,感謝知乎提供這么一個平台,讓自己能和大家分享知識。本人會不定期的開始更新文章,文章的內容應該集中在汽車動力學控制,整車軟件架構,控制器等方面。作為一名在校碩士,很多理解都可 ...

Mon Oct 02 21:11:00 CST 2017 0 5528
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
卡爾曼濾波學習

  在我總結Kalman filtering之前請允許我發泄一下,網上的各版本的卡爾曼濾波方程的變量字母真是多,而范例卻全都是同一個測量氣溫的簡單例子,單純看書的話公式自己又推不出來,真是日了狗了。   好了,說到卡爾曼濾波,我對卡爾曼濾波的初步理解就是(反正這句話也是抄的,看看就好 ...

Sun Mar 26 05:28:00 CST 2017 8 14676
卡爾曼濾波原理

),並且速度很快,很適合應用於實時問題和嵌入式系統。  在Google上找到的大多數關於實現卡爾曼濾波的數學公式 ...

Fri Apr 03 22:17:00 CST 2020 1 592
濾波算法:經典卡爾曼濾波

這兩天學習了一些卡爾曼濾波算法的相關知識。相比其它的濾波算法,卡爾曼濾波在對計算量需求非常之低,同時又能達到相當不錯的濾波結果。 1. 算法原理 網上看到一篇文章http://www.bzarg.com/p/how-a-kalman-filter-works-in-pictures ...

Fri Dec 27 02:32:00 CST 2019 0 1149
 
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