1.卡尔曼滤波器能够很好地解决线性的状态估计问题; 2.在遇到非线性的状态估计问题时,可以利用扩展卡尔曼滤波器将非线性问题线性化,只是会有一些精度损失。 3.粒子滤波的思想基于蒙特卡洛方法,利用粒子集来表示概率,可以用在任何形式的状态空间模型上。相比于其他滤波算法,粒子滤波在解决非线性、非高斯的问题上,有着较...
粒子滤波的优点是能够处理非线性系统和非高斯噪声,但需要大量的粒子才能获得准确的估计结果。在Java中,可以使用随机数生成器来生成粒子,并使用权重数组来表示粒子的权重。通过遍历粒子集合,可以进行状态预测、更新和重采样操作。 二、卡尔曼滤波 卡尔曼滤波是一种基于贝叶斯概率理论的线性滤波算法,用于系统状态的估计和预...
易知,上述两个公式中,输出变量都是输入变量的线性组合,这也就是称卡尔曼滤波器为线性滤波器的原因所在。既然上述公式表征了一种线性关系,那么我们就可以用一个矩阵来表示它,则有 如果另其中的 则得到卡尔曼滤波方程组中的第一条公式——状态预测公式,而F就是状态转移矩阵,它表示我们如何从上一状态来推测当前状态。
二者之间的主要区别在于准则与系统假设。卡尔曼滤波采用最小均方误差准则，而粒子滤波则以最大后验概率为指导。此外，粒子滤波的独特之处在于，它不对系统进行线性假设或后验概率的高斯化处理，因此它能够处理非线性与非高斯系统。无论是卡尔曼滤波还是粒子滤波，它们的共同点在于从初始时刻到当前时刻的全部...
想常用的卡尔曼滤波(KF),扩展卡尔曼滤波(EKF),无迹卡尔曼滤波(UKF),粒子滤波(PF)都是通过不同的假设来近似最优贝叶斯滤波得到的。在贝叶斯框架下,通过动态参数的先验概率密度和观测似然函数来求解感兴趣参数的后验概率密度。其在目标定位、跟踪中得到广泛应用。
简述卡尔曼滤波以及由其衍生出的EKF、UKF和粒子滤波的原理,指出卡尔曼滤波中Q阵和R阵的确定方法以及对滤波结果的影响,并指出以上这些滤波算法可能的应用。
无论是卡尔曼滤波还是particle滤波,都是概率分布传递的过程,卡尔曼传递的是高斯分布,particle filter 传递的是高斯混合分布,每一个峰代表一个动物在我们的例子。
卡尔曼和粒子滤波 一，系统估计问题1，系统定义 Z(t)h[X(t),V(t)]其中，h[.]是向量函数；X(t)是被估计量；V(t)是观测误差向量；Z(t)是观测量 一，系统估计问题2，估计 Z(t)h[X(t),V(t)]在[t1,t2]区间内对被估计量X(t)进行观测，得到观测数据Z={Z(t),t1<t<t2}估计就是构造...
卡尔曼滤波用一系列确定样本来逼近状态的后验概率密度, 适用于高斯环境下的任何非线性系统。粒子滤波用随机样本来近似状态的后验概率密度, 适用于任何非线性非高斯环境, 但有时选择的重要性分布函数与真实后验有较大差异, 从而导致滤波结果存在较大误差, 而粒子滤波正好克服了这一不足, 它先通过UKF产生重要性分布...
卡尔曼滤波本来是控制系统课上学的,当时就没学明白,也蒙混过关了,以为以后也不用再见到它了,可惜没这么容易,后来学计算机视觉和图像处理,发现用它的地方更多了,没办法的时候只好耐心学习和理解了。一直很想把学习的过程记录一下,让大家少走弯路,可惜总也没时间和机会,直到今天。。。