这一篇文章对扩展卡尔曼滤波器(EKF:Extended Kalman Filter)的具体步骤和公式进行讲解。由于EKF是KF在非线性关系下的扩展,因此必须要先对卡尔曼滤波有必要的认识: 卡尔曼滤波器的基础知识及公式推导:zhuanlan.zhihu.com/p/57 Kalman Filter的原始论文:cs.unc.edu/~welch/kalma 准确的公式推导-wiki:en.wikipedia.org...
在很多实际工程问题当中,非线性系统占大多数,而卡尔曼提出来的卡尔曼滤波器是一种针对线性系统的估计算法[1]。 为了解决这一问题,Schmidt学者分析了卡尔曼滤波器中的系统模型部分,并提出将卡尔曼理论应用到非线性系统的扩展卡尔曼算法 Extended Kalman Filter(EKF)[2]。 相比于线性...
扩展卡尔曼滤波器(Extended Kalman Filter,EKF)是一种常用的非线性滤波器,其原理是对非线性系统进行线性化处理,从而利用卡尔曼滤波器的优势进行状态估计和滤波。本文将介绍扩展卡尔曼滤波器的原理及其应用。 二、卡尔曼滤波器简介 卡尔曼滤波器是一种基于最优估计理论的滤波算法,广泛应用于估计系统状态。卡尔曼滤波器...
扩展卡尔曼滤波器(Extended Kalman Filter,EKF)是一种针对非线性系统的估计方法。它基于卡尔曼滤波器的框架,通过引入泰勒级数展开来近似非线性函数的线性化,从而实现对非线性系统的状态估计。扩展卡尔曼滤波器的核心在于其状态方程和观测方程的非线性处理。 状态方程描述了系统状态随时间的演变。对于非线性系统,状态方程...
辨识技术转矩系数1引言扩展卡尔曼滤波器(Extended Kalman Filter,EKF)是一种最优随机状态估计器,具备平滑噪声和较强地抗干扰能力,当系统出现测量噪声时,依旧可以对系统状态进行准确估计.基于扩展卡尔曼滤波的惯量辨识方法通过将电机转速和转动惯量看成滤波器的状态变化量,滤波器输出即可得到惯量的辨识结果.付俊永上海大学...
这一篇文章对扩展卡尔曼滤波器(EKF:Extended Kalman Filter)的具体步骤和公式进行讲解。由于EKF是KF在非线性关系下的扩展,因此必须要先对卡尔曼滤波有必要的认识: 卡尔曼滤波器的基础知识及公式推导:https://zhuanlan.zhihu.com/p/578920168 Kalman Filter的原始...
为了解决这一问题,Schmidt学者分析了卡尔曼滤波器中的系统模型部分,并提出将卡尔曼理论应用到非线性系统的扩展卡尔曼算法 Extended Kalman Filter(EKF)[2]。相比于线性卡尔曼滤波器,扩展卡尔曼滤波器有更广的适用范围[3,4],更高的状态估计精度,可以处理任意更新频率的系统。 有了上文的基础,这里,我们将通过一个二...
扩展卡尔曼滤波器(EKF)是卡尔曼滤波器的一种扩展,用于处理非线性系统的状态估计问题。卡尔曼滤波器是一种高效的递归滤波器,它能够在不完全或有噪声的数据的情况下,通过预测和更新步骤来估计系统的内部状态。然而,标准的卡尔曼滤波器仅适用于线性系统。对于非线性系统,扩展卡尔曼滤波器通过在每个时间步长对系统模型进行...
为了实现EKF,我们首先需要导入一些必要的库,通常会用到NumPy和Matplotlib。 importnumpyasnp# 用于数学计算importmatplotlib.pyplotasplt# 用于绘图 1. 2. 2. 定义状态转换函数及测量函数 扩展卡尔曼滤波器需要定义状态的非线性函数和测量的非线性函数。以下是一个简单的例子: ...
扩展卡尔曼滤波(Extended Kalman Filter,EKF)是一种在实时系统中使用的卡尔曼滤波算法。它可以用于估计动态系统的状态变量,例如位置、速度等。本文将介绍扩展卡尔曼滤波的基本原理、算法流程以及如何在IT领域中应用。 一、基本原理 卡尔曼滤波是一种利用系统模型和观测数据,对系统状态进行递归估计的算法。它的核心思想是...