代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 //1. 结构体类型定义typedef struct{float LastP;//上次估算协方差 初始化值为0.02float Now_P;//当前估算协方差 初始化值为0float out;//卡尔曼滤波器输出 初始化值为0float Kg;//卡尔曼增益 初始化值为0floatQ;//过程噪声协方差
以下是一个简化的扩展卡尔曼滤波的C语言示例代码，演示了一个非线性系统的状态估计。#include <stdio.h>#include <math.h>// 状态向量维度#define STATE_DIM 2// 状态向量typedef struct { double x; double y;} StateVector;// 预测步骤中的非线性状态转移函数StateVector stateTransition(StateVector pr...
卡尔曼滤波算法原理及代码实现!它基于系统模型和测量数据来进行最优估计。算法的核心是通过预测和更新两个步骤不断改进估计值。预测阶段利用系统模型估计下一时刻的状态。更新阶段则结合测量数据修正预测值。卡尔曼滤波假设系统和测量噪声为高斯分布。这种假设简化了计算并保证了算法的有效性。算法通过计算卡尔曼增益来平衡...
第四部分:C语言示例代码实现 以下是一个简化的扩展卡尔曼滤波的C语言示例代码,演示了一个非线性系统的状态估计。 #include<stdio.h>#include<math.h>// 状态向量维度#define STATE_DIM 2// 状态向量typedefstruct{doublex;doubley;}StateVector;// 预测步骤中的非线性状态转移函数StateVectorstateTransition(StateV...