零 前言 在有些场景中，我们希望通过来自不同方面的数据来预测系统的下一个状态。卡尔曼滤波是解决此类问题的一个算法，但是其只能应用于线性的高斯系统。一 引言 通过一个简单的例子先来说明。假如我们想预测一辆车下一时刻的位置，我们有两大数据来源：一是IMU(Internal Measurement Unit,可以测量加速度、角速度等)，二是GPS，三是速度表。结合这三个测量值，我们可以估算出汽车的位置。
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2024-02-22 15:01:54
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目录一、背景详解二、卡尔曼滤波(Kalman)原理代码实践三、总结参考文献 一、背景详解卡尔曼滤波（Kalman filter）是一种高效的自回归滤波器，它能在存在诸多不确定性情况的组合信息中估计动态系统的状态，是一种强大的、通用性极强的工具。只要是存在不确定信息的动态系统，卡尔曼滤波(Kalman)就可以对系统下一步要做什么做出有根据的推测。即便有噪声信息干扰，卡尔曼滤波通常也能很好的
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2023-12-19 20:56:12
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1.前言卡尔曼滤波（Kalman Filtering）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。上面是来自百度百科对卡尔曼滤波的定义，指明了卡尔曼滤波的两大主要功能：过滤噪声和参数估计。2.卡尔曼滤波的理解和推导(1)对象模型(Dynamic Model) 对象模型就是卡尔曼滤波适
自己学习整理卡尔曼滤波算法，从放弃到精通kaerman 滤波算法卡尔曼滤波是非常经典的预测追踪算法，是结合线性系统动态方程的维纳滤波，其实质是线性最小均方差估计器，能够在系统存在噪声和干扰的情况下进行系统状态的最优估计，广泛使用在导航、制导、控制相关领域。使用范围及作用一般的滤波算法是频域滤波，而卡尔曼滤波是时域滤波。
不要求系统的信号和噪声都是平稳的，但默认估计噪声和测量噪声均为白噪声，这样其均
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2023-10-23 09:34:26
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三、卡尔曼五大公式推导 相信大家已经看了我的上一篇文章吧，其实上一篇通过例子讲了卡尔曼滤波思想，卡尔曼滤波又称最优递归数字处理算法，他就是一处理数据的算法，目的是获取更为准确的数据。接下来，我要开始超级硬核的推导，推导非常详细，而且容易立即额，希望你们可以和我一起推导 相信大家都了解过状态方程与观测器吧，现代控制理论比较基础的内容，我举一个简单的例子，就是控制中最常见的弹簧阻尼系统，如图1该系统的
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2024-02-22 16:18:44
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# Python中的卡尔曼滤波与IMU数据融合
在现代科技中，惯性测量单元（IMU）广泛应用于许多设备中，例如无人机、智能手机和自动驾驶汽车。IMU能够通过加速度计和陀螺仪提供高频的运动信息，但由于噪声和漂移等问题，直接使用IMU的原始数据往往会导致不准确的结果。为了克服这些问题，卡尔曼滤波器（Kalman Filter）成为了一种优秀的数据融合工具。本文将介绍卡尔曼滤波的基本原理，并结合Pyt
关于卡尔曼滤波，网上的资料很多，但是有很大一部分都是不断堆叠公式，然后用各种晦涩难懂的专业术语进行解释，说实话我刚开始看的时候也是云里雾里，因此写下这篇博客是为了照顾和我一样的萌新，通篇文章我会力求从最基础的部分一步一步深入，并尽可能少地使用公式（或许？），对每个公式和参数也尽可能详尽地解释，所以通篇文章可能较长；另一方面，这篇博文也是为了自己日后方便回顾用的。如有错误请及时指出。参考的部分资料如
在这里我就不介绍卡尔曼的数学推算了，网上的数学推导一抓一大把，如果想了解推导过程的小伙伴可以去大佬的博客。如果你是想直接简单运用卡尔曼滤波来处理mpu6050的数据，或者是处理ADC的数据，那么我希望这篇笔记可以帮助到你。卡尔曼滤波（Kalman filtering）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。卡尔曼滤波简介：你可能经常听学长学姐提起这个算法
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2023-09-09 00:16:39
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在这篇博文中，我将分享如何使用 Python 实现卡尔曼滤波器来处理重力加速度信号。卡尔曼滤波器是一个强大的工具，广泛用于传感器数据融合及状态估计，尤其是在运动跟踪和导航系统中。下面我们将从环境预检开始，逐步展开各个部分。
### 环境预检
在开始之前，我们需要确保我们的环境满足特定的系统要求。下面是一个系统要求的表格，用于确认你的开发环境已经准备好。
| 系统要求 | 描述
卡尔曼滤波卡尔曼滤波主要是采用预测和更新两个过程。预测过程主要是根据机器人运动模型，对机器人的下一个位置进行预测，其中P代表系统误差。系统误差是在更新的。例如传感器测量误差Q非常大，这样导致卡尔曼增益K值变小，这样测量值对于预测值的修正作用就会降低，因为测量值没有对预测值起到足够的修正作用，这也就导致系统误差在累计增加。同样，如果传感器足够精确，对预测量起到有效的修正，这是的系统误差就会降低。&n
我们假设有一辆运动的汽车，要跟踪汽车的位置 p 和速度 v，这两个变量称为状态变量，我们使用状态变量矩阵 来表示小车在 t 时刻的状态，那么在经过 Δt 的时间之后，当前时刻的位置和速度分别为： &nb
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2024-04-02 06:17:01
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1.卡尔曼滤波的基本认知 维纳滤波主要用于平稳信号的处理，作用于频域信号，对于非平稳信号效果无法达到预设的效果。 卡尔曼滤波可以用于线性以及非线性控制问题（无痕以及拓展卡尔曼），也可以用于平稳以及非平稳信号的滤除，主要作用于时域信号。 2.卡尔曼滤波的基本原理 常见的状态量： 状态估计值：X(k+1|k)，利用k时刻的预测值与测量值对k+1时刻系统状态进行估计 状态矢量：x(k,k)，k时刻的状态
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2023-11-27 21:46:27
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加速度信号调理电路 示功图测试仪的位移和冲程是通过加速度双重积分得到的，考虑到油杆上下周期性运动的特点，将一个周期加速度测量值减去其平均值，令边界条件为零，对修正后的加速度积分得到速度；令边界条件为零，对修正后的速度积分得到冲程[2]。 由于必须对原始加速度信号进行相应的滤波处理，去除边界的双重积分算法较复杂，...... 示功仪加速度在两次去除边界积分后并不能得到准确的冲
引言 目标跟踪算法中，一类很重要的模式就是使用检测器 + 滤波器来进行轨迹跟踪。检测器通常可选当前主流检测算法：YOLO、RCNN等系列，滤波器则通常包含均值漂移算法（Mean shift）、粒子滤波算法（Particle Filter）、卡尔曼滤波算法（Kalman Filer）和光流算法等。使用检测器+滤波器的目标跟踪模式极其依赖检测器性能的好坏。随着近些年众多优秀检测算法的提出，这种跟踪
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2023-11-25 05:29:06
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加速度计滤波实验参数： 采样频率Fs=250Hz截止频率Cutoff Frequency未开电机静止开电机悬停未开电机转动飞控原始输出(Raw)260 Hz260Hz260HzMPU6050内部(LPF)94 Hz94 Hz94 Hz2阶(Butterworth)30 Hz30 Hz30 Hz8深度窗口滑动(Window)N/AN/AN/A数据分析4组画图对比(A)4组画图
一阶互补滤波基本理解与对应公式加速度计数据比较震荡，含有较多高频分量，陀螺仪积分得到角度值，但是时间长了之后会有零漂，因此需要对两者数据进行融合。相当于低通滤波器，滤去加速度计得到的角度的高频分量，同时去除陀螺仪的零漂。示例代码double CompFilter( double angleout , double newangle , double newgyro , double dt ,fl
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2024-01-04 00:28:13
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卡尔曼滤波是一种高效率的递归滤波器(自回归滤波器), 它能够从一系列的不完全包含噪声的测量(英文:measurement)中，估计动态系统的状态，然而简单的卡尔曼滤波必须应用在符合高斯分布的系统中。百度百科是这样说的，也就是说卡尔曼滤波第一是递归滤波，其次KF用于线性系统。但经过研究和改进，出现了很多卡尔曼，如EKF（extended kalman filter）扩展卡尔曼，UKF（Unscent
为了在Python编程环境下实现卡尔曼滤波算法，特编写此程序主要用到了以下3个模块numpy（数学计算）pandas（读取数据）matplotlib（画图展示）代码的核心是实现了一个Kf_Params类，该类定义了卡尔曼滤波算法的相关参数然后是实现了一个kf_init()函数，用来初始化卡尔曼滤波算法的相关参数接着实现了一个kf_update()函数，用来更新卡尔曼滤波算法的相关参数最后在主程序中
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2023-08-04 13:53:35
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最近在研究滤波的相关知识，在此写个总结，以免自己遗忘。 卡尔曼滤波其实是一种估计方法，在已知前一时刻的状态量和当前时刻的量测情况下，估计当前状态量。1、首先介绍常规kalman filter（含详细代码及标注） 举一个例子便于更详细地说明： 假设有一巡航导弹飞向目标，在目标处设有监视雷达，雷达对导弹距离进行量测。已知：导弹距目标初始距离为100km，速度约为280m/s，基本匀速飞行，但受空气扰动
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2024-07-01 12:59:09
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扩展卡尔曼滤波(Extended kalman filter,EKF)一种非线性卡尔曼滤波，用来估计均值(mean)和协方差(covariance),广泛用于非线性机器人状态估计、GPS、导航。
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2020-11-23 14:43:00
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