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...
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...
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。 【嵌牛鼻子】BF、KF,EKF,UKF 、PF 【嵌牛提问】这...
答案:x(k)就是你上一步卡尔曼滤波得到的、所谓加权平均之后的那个、对x在k时刻的最佳估计值。于是迭代也有了。 卡尔曼滤波的模型: 带卡尔曼滤波器的系统方框图,图中的上半部分是实际的离散时间过程(有噪声的存在),下面部分是卡尔曼滤波器。卡尔曼滤波器通过利用蓝色标记的可用信息对系统的状态变量进行估计,得出...
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...
从上个世纪卡尔曼滤波理论被提出,卡尔曼滤波在控制论与信息论的连接上做出了卓越的贡献。为了得出准确的下一时刻状态真值,我们常常使用卡尔曼滤波、扩展卡尔曼滤波、无迹卡尔曼滤波、粒子滤波等等方法,这些方法在姿态解算、轨迹规划等方面有着很多用途。卡尔曼滤波的本质是参数化的贝叶斯模型,通过对下一时刻系统的初步状...
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…
1.1 EKF概述 扩展卡尔曼滤波(Extended Kalman Filter)是卡尔曼滤波的非线性版本,在状态转移...
从上表中的比较可以看出来,扩展卡尔曼滤波和卡尔曼滤波其实没有本质的区别,只不过是将非线性的系统线性化近似之后,继续运用卡尔曼滤波。所以,有些小伙伴看到卡尔曼滤波已经非常头疼,再看到扩展卡尔曼滤波、无迹卡尔曼滤波中各种公式,要被吓坏了。朋友,别害怕,他们只是一只 披着狼皮的羊 。看...
2.1扩展卡尔曼滤波器EKF 2.2 无迹卡尔曼滤波器UKF 2.3 粒子滤波器 3.总结 1.卡尔曼滤波器–最优状态估计 假如有一个自动驾驶汽车比赛,要求参赛汽车根据GPS测量定位分别在100种地形上行驶1公里,在每种地形上都尽量停靠在1公里终点处。计算100次的平均最终位置,取位置方差最小且平均位置最接近1公里的队伍获胜。