卡尔曼滤波器第 1 部分 - 简介

领域专家: 人工智能技术领域

2023-11-14 09:37:26

卡尔曼滤波器第 1 部分 - 简介-CSDN博客

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引用知乎中的一段话：“PID和卡尔曼滤波乃是控制工程师的两大法宝。几十年过去了卡尔曼滤波在理论研究上仍然保持着活跃，研究方向包括各种非线性的，噪声统计参数未知的自适应和鲁棒滤波。更重要的是现在计算机的发展将其推向了实用化，包括各种位姿估计，多传感器信息融合，车辆导航等。” 这足以看出卡尔曼滤波在控制领域中的重要性，而本篇博客就来简要地分析一下卡尔曼滤波器的基本原理。 卡尔曼滤波器 首先，我们可以用...

首先，简要介绍下什么是卡尔曼滤波器： 60年代初，Kalman和Bucy最先提出基于状态空间的递推滤波算法，即卡尔曼滤波算法。卡尔曼滤波器是一种自回归滤波器，建立在信号和噪声的状态空间描述基础上，要求系统状态方程和量测方程都是线性方程，系统噪声和观测噪声均为高斯白噪声且不相关，在统计特性已知的条件下，是对动态系统未知状态进行线性最小方差无偏最优估计的一种递推算法。能够通过一系列不完全和包含噪声的...

1. 简明误差卡尔曼滤波器（ESKF）及其推导过程

卡尔曼滤波器 卡尔曼滤波器是一个 ”optimal recursive data processing algorithm”（最优化自回归数据处理算法）。先说一个例子：假设我们要研究的对象是一个房间的温度。 1.根据经验，温度是恒定的，即上一分钟的温度等于现在这一分钟的温度，经验即预测，但这并不是完全可信的，即存在一定的误差。我们

这是卡尔曼滤波器系列的第二部分，我们在概念和代码方面对卡尔曼滤波器进行了基于示例的理解。在第一部分中，我们对卡尔曼滤波器有了直观的理解，然后是基于数值的 Alpha-Beta 滤波器（构成卡尔曼滤波器的基础）的正式示例。

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