卡尔曼滤波在贝叶斯滤波的基础上,用高斯分布来描述状态量,这样便只需要迭代计算均值和方差两个量便可以完整描述机器人状态。 因此这便要求在任意时刻状态都服从高斯分布,为此卡尔曼滤波中做了三个假设,构造出…
一、原始卡尔曼滤波算法(KF)、扩展卡尔曼滤波算法(EKF)以及无迹卡尔曼滤波算法(UKF)三者之间的区别 1.如果本来就是线性高斯的系统,那么其实贝叶斯滤波中预测步和更新步中所用到的某些概率分布本身就是高斯分布,不需要逼近,此时本身就能够解析地递推计算,算出来的结果就是KF,因为它取得是后验期望,所以此时KF在MAP...
然后,它将上一时刻获得的状态信息的后验分布作为新的先验分布,利用贝叶斯定理,建立一个贝叶斯递推过程,从而得到了贝叶斯递推公式,像常用的卡尔曼滤波、扩展卡尔曼滤波、不敏卡尔曼滤波以及粒子滤波都是通过不同模型假设来近似最优贝叶斯滤波得到的。这也是滤波问题的基本思路。所有贝叶斯估计问题的目的都是求解感兴趣参数...
环,其准确性直接影响无人机的定位精度和控制效果。 【状态估计】卡尔曼滤波、扩展卡尔曼滤波、无迹卡尔曼滤波、库图尔卡尔曼滤波、M-估计、鲁棒立方卡尔曼滤波器实现无人机位置跟踪、迎角和俯仰角跟踪,方向角度跟踪等研究(Matlab代实现) 2 运行结果 2.1 采用扩展卡尔曼滤波的无人机 2.2容积卡尔曼滤波角度跟踪方向 ...
然后,它将上一时刻获得的状态信息的后验分布作为新的先验分布,利用贝叶斯定理,建立一个贝叶斯递推过程,从而得到了贝叶斯递推公式,像常用的卡尔曼滤波、扩展卡尔曼滤波、不敏卡尔曼滤波以及粒子滤波都是通过不同模型假设来近似最优贝叶斯滤波得到的。这也是滤波问题的基本思路。所有贝叶斯估计问题的目的都是求解感兴趣...
这一章将介绍卡尔曼滤波、扩展卡尔曼滤波以及无迹卡尔曼滤波,并从贝叶斯滤波的角度来进行分析并完成数学推导。如果您对贝叶斯滤波不了解,可以查阅相关书籍或阅读【概率机器人 2 递归状态估计】。 这三种滤波方式都假设状态变量xtxt的置信度bel(xt)bel(xt)为正态分布,这样在计算xtxt的置信度时,只需要计算出其分布的...
一、原始卡尔曼滤波算法(KF)、扩展卡尔曼滤波算法(EKF)以及无迹卡尔曼滤波算法(UKF)三者之间的区别 1.如果本来就是线性高斯的系统,那么其实贝叶斯滤波中预测步和更新步中所用到的某些概率分布本身就是高斯分布,不需要逼近,此时本身就能够解析地递推计算,算出来的结果就是KF,因为它取得是后...
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。
扩展卡尔曼滤波和无迹卡尔曼滤波 扩展卡尔曼滤波与无迹卡尔曼滤波 EKF与UKF 一、背景 普通卡尔曼滤波是在线性高斯情况下利用最小均方误差准则获得目标的动态估计,适应于过程和测量都属于线性系统,且误差符合高斯分布的系统。但是实际上很多系统都存在一定的非线性,表现在过程方程(状态方程)是非线性的,或者观测与...
二、扩展Kalman滤波(EKF)算法 将线性化后的状态转移矩阵和观测矩阵代入到标准卡尔曼滤波框架中,即得到扩展卡尔曼滤波。因为EKF忽略了非线性函数泰勒展开的高阶项,仅仅用了一阶项,是非线性函数在局部线性化的结果,这就给估计带来了很大误差,所以只有当系统的状态方程和观测方程都接近线性且连续时,EKF的...