卡尔曼滤波同时也需要估计状态的不确定性,即状态协方差。协方差可以通过以下公式进行预测:P(k)=AP(k-1)A^T+Q(k-1),其中P(k)代表状态协方差矩阵,Q(k-1)是协方差预测过程中的噪声。 3.观测预测: 将状态的估计值带入观测模型中,可以预测观测值:z^(k)=Hx^(k),其中z^(k)代表预测的观测值,x^(k)...
其中,h是观测模型,H(k)是h函数关于状态量的雅可比矩阵,其他参数与卡尔曼滤波相同。 总结起来,卡尔曼滤波和扩展卡尔曼滤波都是通过预测和更新两个阶段来估计动态系统的状态。其中,卡尔曼滤波适用于线性系统,而扩展卡尔曼滤波则通过线性化方法适用于非线性系统。掌握这两个滤波器的思路流程和计算公式,对于处理动态系统...
卡尔曼滤波的五大公式及python代码示例 一、系统的状态方程 x k x_{k} xk 是状态分量的 n n n维矢量 A A A 是 n ∗ n n * n n∗n 的状态转移矩阵,也就是对目标状态转换的猜想模型,是已知的 u k − 1 u_{k-1} uk−1 是新的,让系统可以接受外部控制 B B B 是 n ∗ c...