什么是卡爾曼濾波？ 　　你可以在任何含有不確定信息的動態系統中使用卡爾曼濾波，對系統下一步的走向做出有根據的預測，即使伴隨着各種干擾，卡爾曼濾波總是能指出真實發生的情況。　　在連續變化的系統中使用卡爾曼濾波是非常理想的，它具有占用內存小的優點（除了前一個狀態量外，不需要保留其它歷史數據 ...

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 ...

卡爾曼濾波是一種高效率的遞歸濾波器，它能夠從一系列的不完全及包含噪聲的測量中，估計動態系統的狀態。卡爾曼濾波在技術領域有許多的應用，常見的有飛機及太空船的導引、導航及控制。 卡爾曼算法主要可以分為兩個步驟進行：預測和更新。基於最小均方誤差為最佳估計准則，利用上一時刻的估計值和狀態轉移矩陣進行預測 ...

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 ...

卡爾曼濾波的基本原理 　　最近看的東西有點雜，扯得太寬了，一直想整理一下學習筆記，被拖延症耽擱了。新的一年，就從卡爾曼濾波開始吧。 　　本文非原創，只是在大神們的基礎上加入了個人體會，稍作修改。菜鳥首文，大神勿噴。 　　英文原文：http://www.bzarg.com/p ...

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 ...

　　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 ...

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