卡爾曼濾波是一種高效率的遞歸濾波器(自回歸濾波器), 它能夠從一系列的不完全包含噪聲的測量(英文:measurement)中，估計動態系統的狀態，然而簡單的卡爾曼濾波必須應用在符合高斯分布的系統中。 百度百科是這樣說的，也就是說卡爾曼濾波第一是遞歸濾波，其次KF用於線性系統。 但經過研究和改進 ...

參考：https://blog.csdn.net/young_gy/article/details/78468153 Extended Kalman Filter（擴展卡爾曼濾波）是卡爾曼濾波的非線性版本。在狀態轉移方程確定的情況下，EKF已經成為了非線性系統狀態估計的事實標准。本文將簡要介紹 ...

　　擴展卡爾曼濾波的狀態方程和觀測方程可以是非線性的。在一般情況下，無法確定過程噪聲、測量噪聲與方程的函數關系，因此可以簡化為加性噪聲： 　　EKF relies on a linearisation of the evolution and observation ...

簡介 　　已經歷經了半個世紀的卡爾曼濾波至今仍然是研究的熱點，相關的文章不斷被發表。其中許多文章是關於卡爾曼濾波器的新應用，但也不乏改善和擴展濾波器算法的研究。而對算法的研究多着重於將卡爾曼濾波應用於非線性系統。 　　為什么學界要這么熱衷於將卡爾曼濾波器用於非線性系統呢？因為卡爾曼濾波 ...

這一章將介紹卡爾曼濾波、擴展卡爾曼濾波以及無跡卡爾曼濾波，並從貝葉斯濾波的角度來進行分析並完成數學推導。如果您對貝葉斯濾波不了解，可以查閱相關書籍或閱讀 【概率機器人 2 遞歸狀態估計】。 這三種濾波方式都假設狀態變量 $\mathbf{x}_t$ 的置信度 $\mathrm{bel ...

Google Cardboard的九軸融合算法 ——基於李群的擴展卡爾曼濾波 極品巧克力 前言 九軸融合算法是指通過融合IMU中的加速度計（三軸）、陀螺儀（三軸）、磁場計（三軸），來獲取物體姿態的方法。它是開發VR頭顯中的一個至關重要的部分。VR頭顯必須要實時准確地獲取 ...

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 ...

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，這兩個變量稱為狀態變量，我們使用狀態變量矩陣 來表示小車在 t 時刻的狀態，那么在經過 Δt 的時間 ...