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 ...
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:
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 ...
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 ...
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 ...
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( ...
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 ...
code outputs ...
),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 ...
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 ...