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 ...
. 說明 本文是來自忠厚老實的老王在B站講的卡爾曼濾波,經過自己理解寫的總結筆記,課講的非常好,一定要去聽 . 貝葉斯公式和應用 對於事件A和B,設其同時發生的概率為 P A a bigcap B b , 則存在: P A a bigcap B b P A a B b P B b P B b A a P A a 這是數學本質,A和B同時發生的概率為發生B的概率和在發生B時發生A的概率的乘積,很好 ...
2021-07-12 10:22 0 268 推薦指數:
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 ...
code outputs ...
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 ...
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 ...
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 ...
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 ...
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 ...