卡尔曼滤波是一种利用线性系统状态方程,通过系统输入输出观测数据,对系统状态进行最优估计的算法。由于观测数据中包括系统中的噪声和干扰的影响,所以最优估计也可看作是滤波过程。上面一段话来自百度百科,其实最… 阅读全文 23. 卡尔曼滤波器详解——从零开始(3) Kalman Filter from Zero ...
Kalman Filter-KF我们的世界存在大量的不确定性,1. 没有完美的数学模型来描述真实世界。2. 系统扰动不可控,且难以建模。3. 传感器的测量值误差。其他话就不多说了。 KF根据前一时刻的状态估计值 x ̂(k-1) 和当…
卡尔曼滤波(Kalman Filter)本质上是一个数据融合算法,将具有同样测量目的、来自不同传感器、(可能) 具有不同单位 (unit)的数据融合在一起,得到一个更精确的目的测量值。 卡尔曼滤波的局限性在于其只能拟合线性高斯系统,非线性需要使用扩展卡尔曼滤波。但其最大的优点在于计算量小,能够利用前一时刻的状态(和可能的...
卡尔曼滤波（Kalman Filter）是一种广泛应用于状态估计的数学滤波方法。它在目标跟踪、姿态估计、导航和控制等领域发挥着关键作用。本文将深入探讨卡尔曼滤波的原理、应用、数学基础以及未来发展方向及C代码实现，以帮助读者更好地理解和运用这一强大的技术。第一部分：卡尔曼滤波原理 1.1 问题描述 状态估计问题通常涉及...
状态误差卡尔曼滤波器（ErKF : Error-state Kalman Filter)概述 状态误差的递推公式 预测过程 系统状态...
最近业余在研究物体追踪,看到传统的方法用到了卡尔曼滤波(Kalman Filter)+匈牙利算法做轨迹匹配,因而开始研究这两种算法是如何实现的。这里简单总结一下卡尔曼滤波算法探索的过程。 ▊卡尔曼滤波的背景 卡尔曼滤波常用于动态多变化系统中的状态估计,是一种通用性强的自...
Kalman Filter 算法,是一种递推预测滤波算法,算法中涉及到滤波,也涉及到对下一时刻数据的预测。Kalman Filter 由一系列递归数学公式描述。它提供了一种高效可计算的方法来估计过程的状态,并使估计均方误差最小。卡尔曼滤波器应用广泛且功能强大:它可以估计信号的过去和当前状...
卡尔曼滤波(Kalman Filter),以下简称KF,是由Swerling(1958)和Kalman(1960)作为线性高斯系统(linearGaussian system)中的预测和滤波技术而发明的,是用矩阵来定义的。 KF实现了连续状态的置信度计算。它不适用于离散或混合状态空间。 参考《概率机器人》、《卡尔曼滤波原理及应用-MATLAB仿真》 ...
最近业余在研究物体追踪,看到传统的方法用到了卡尔曼滤波(Kalman Filter)+匈牙利算法做轨迹匹配,因而开始研究这两种算法是如何实现的。这里简单总结一下卡尔曼滤波算法探索的过程。 ▊卡尔曼滤波的背景 卡尔曼滤波常用于动态多变化系统中的状态估计,是一种通用性强的自回归滤波器。它的由来和NASA登月有关。其发明者鲁...