卡尔曼滤波 基于状态空间描述（见状态空间法）对混有噪声的信号进行滤波的方法，简称卡尔曼滤波。这种方法是R.E.卡尔曼和R.S.布什于1960和1961年提出的。卡尔曼滤波是一种切实可行和便于应用的滤波方法，其计算过程通常需要在计算机上实现。实现卡尔曼滤波的装置或软件称为卡尔曼滤波器。从混有噪声（干扰）的信号中...
1. 扩展卡尔曼滤波(Extended Kalman Filter):用于非线性系统的状态估计。它通过对状态转移和观测模型进行线性化,将非线性问题转化为线性问题来求解。 2. 无迹卡尔曼滤波(Unscented Kalman Filter):也适用于非线性系统,但不需要进行显式的线性化。它通过一组特...
该公式的理解为:当前的估计值=上一次的估计值+系数*(当前的观测值-上一次估计值)。 这是一种递归,kk被称为Kalman Gan/卡尔曼增益/卡尔曼因数。 这也是卡尔曼滤波的优势之一:不需要很久以前的数据,只需要上一次的数据就可以。 二、两种误差 估计误差:eEST 测量误差:eMEA 则卡尔曼增益:kk=eESTk−1eESTk−...
卡尔曼滤波器是一个“optimal recursive data processing algorithm(最优化自回归数据处理算法)”。对于解决很大部分的问题,他是最优,效率最高甚至是最有用的。本文是一篇关于卡尔曼滤波的基础入门教程,详细阐述了卡尔曼滤波的推导过程以及推广到高维的过程。
卡尔曼滤波算法(KF)是序贯数据同化的一种，是由Kalman针对随机过程状态估计提出的。KF的基本思想是利用前一时刻的状态估计值和当前时刻的观测值来获得动态系统当前时刻状态变量的最优估计，包括预报和分析两个步骤。基本概念 在预报阶段，根据前一时刻的模式状态生成当前时刻模式状态的预报值。在分析阶段，引入观测数据，...
一、卡尔曼滤波的作用 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...
1.1 卡尔曼滤波是什么 本节为卡尔曼滤波,主要讲解卡尔曼滤波的具体推导,卡尔曼滤波在行人状态估计中的一个小例子。 我们通常要对一些事物的状态去做估计,为什么要做估计呢?因为我们通常无法精确的知道物体当前的状态。为了估计一个事物的状态,我们往往会去测量它,但是我们不能完全相信我们的测量,因为我们的测量是不...
总的来说,卡尔曼滤波器是一个状态估计器,它利用传感器融合、信息融合来提高系统的精度。通常,我们要观测一个系统的状态,有两种手段。一种是通过系统的状态转移方程,并结合上一时刻的状态推得下一时刻的状态。一种是借助辅助系统(量测系统)的测量得到系统状态...