%% 获取状态转移初始化协方差矩阵和观察误差协方差矩阵 ; 此处在实际使用的时候,是要根据具体来调整的。只有设定的值和系统正式方差越接近,估计效果越好 Q =0.3 ^2*eye(2); %状态转移初始化协方差矩阵 R =2.5 ^2*eye(2); %观察误差协方差矩阵 P = 1*eye(2); %初始协方差矩阵 x(1) = Z(1,1); ...
这样一来,把矩阵P的对角线元素求和,用字母T来表示这种算子,他的学名叫矩阵的迹。 最小均方差就是使得上式最小,对未知量K求导,令导函数等于0,就能找到K的值。 注意这个计算式K,转换矩阵H式常数,测量噪声协方差R也是常数。因此K的大小将与预测值的误差协方差有关。不妨进一步假设,上面式子中的矩阵维数都是1*...
卡尔曼增益的计算式为\textbf K = \textbf P_{k\_pred} \textbf H^{T} {\textbf S^{-1}},如果把它想像成一维变量,那可以把这个\textbf K看作分子和分母两部分。分子为\textbf P_{k\_pred} \textbf H^{T},还记得\textbf H的作用是进行状态域和测量域的一个转换,所以分子其实是预测结果里的协方...
可以看出,随着测量次数k的增加,当前测量值对x k x_kxk预测的影响越来越小。 这里将1 k \frac{1}{k}k1用K k K_kKk代替,可以得到下面的公式: x k = x k − 1 + K k ( z k − x k − 1 ) x_k=x_{k-1}+K_k(z_k-x_{k-1})xk=xk−1+Kk(zk...
p(v)\sim N(0,R) Q、R分别是过程噪声和测量噪声的协方差矩阵(对角线上是方差,其他是元素的协方差),假设它们是定值。R可以根据传感器数据大概估算出来,Q是依赖模型的准确度,需要调试。 \hat{x}^-_k先验状态估计(预测值) \hat{x}_k后验状态估计(估计值) ...
1和真实值xt之间的协方差矩阵: 具体的推导是这样的,把式(1)减去式(3),得到: 又因为有状态的估计误差和过程的噪声是不相关的,所以中间两项为0,于是得到了上面的式(4): 阶段二:校正方程 其中的Kt应该是在第二个阶段开始最先计算得到: 暂且先不管公式(5)、(6)、(7)是怎么来的,我们来看看第二个阶段是...
更多“当卡尔曼滤波器中的测量噪声协方差R趋于0时,当前估计值依赖观…”相关的问题 第1题 在二进制基带传输系统中,设到达接收滤波器的噪声ni(t)是均值为0,方差为σ2n的窄带高斯噪声,信号是幅度为A的单极性矩形信号,“1”码和“0”码出现的概率分别为P(1),P(0),P(1)≠P(0)。 点击查看答案 第2...
这样一来, 把矩阵 P 的对角线元素求和,用字母 T 来表示这种算子,他的学名叫矩阵的迹。 最小均方差就是使得上式最小,对未知量 K 求导 ,令导函数等于 0,就能找到 K 的值。 注意这个计算式 K ,转换矩阵 H 式常数,测量噪声协方差 R 也是常数。因此 K 的大小将与预测值的 误差协方差有关。不妨进一步...
一般情况下,机器人真实状态为x_t=[p_t,v_t,R_t,b_{at},b_{gt},g_t]^T ,包括位置,速度,姿态,加速度bias和陀螺bias,以及重力g,随时间变化,对应误差状态为:\delta x_t = [\delta p_t , \delta v_t , \delta R_t , \delta b_{at} , \delta b_{gt} , \delta g_t ] ,其关系为...
[p+/](Pa-6)=RT展开后得 -V[b+R] (1.72) 0=/0-/00A+ 在定温下有一定的a,b值。上式是体积的三次方程式,因此每一个p值代 入上式后应得到三个V.值,这三个根可以有三种情况:(1)一实根二虚根(如图 1.19中曲线1),(2)三个数值不同的实根(如图中曲线3的bcd三点)和(3)三 个相等的实根(如图...