原文:無跡卡爾曼濾波器詳解

目錄 一 非線性處理 測量模型 二 無損 跡 變換 Unscented Transformation . 一個高斯分布產生sigma point . sigma point的權重 . 預測新的狀態分布 predict過程 . 更新濾波器 measurement過程 一 非線性處理 測量模型 我們知道KF是面臨的主要問題就是非線性處理模型 比如說CTRV 和非線性測量模型 RADAR測量 的處理。 ...

2020-12-05 22:45 0 1089 推薦指數:

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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
卡爾曼濾波器

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} ...

Mon Mar 01 20:50:00 CST 2021 0 382
卡爾曼濾波(Unscented Kalman Filter)

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 ...

Thu Sep 05 06:20:00 CST 2019 0 3332
卡爾曼濾波——19.卡爾曼濾波器代碼

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 ...

Thu May 03 16:36:00 CST 2018 0 1145
【概率機器人】3.1 卡爾曼濾波、擴展卡爾曼濾波卡爾曼濾波

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 ...

Tue Mar 27 03:36:00 CST 2018 0 1845
卡爾曼濾波器原理之基本思想(一)

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 ...

Mon Aug 22 00:33:00 CST 2016 0 10084
 
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