https://zhuanlan.zhihu.com/p/77327349 先回顾下在这篇回答中《如何通俗并尽可能详细解释卡尔曼滤波？》提高的对卡尔曼滤波的直观理解。 直观理解 首先卡尔曼滤波要解决的问题是什么？我以我军发射一枚导弹攻击敌方某固定位置目标为例（搞科技的总要点情怀，老是讲啥小车运动，温 ...
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2021-10-30 12:10:00
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简单来说，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。他的广泛应用已经超过30年，包括机器人导航，控制，传感器数据融合甚至在军事方面的雷达系统以及导弹追踪等等。近来更被应用于计算机图像处理，例如头脸识别，图像分割，图像边缘检测等等。
动态系统中有一个共同的基本特征：系统的状态。而通常情况下，状态又是不可测量的，而是用简介的方式测量一组观测值来反映状态对外部环境的影响。举下面以例子我想会有助于理解已知的观测值和待求得状态值之间的关系：一只猴子在经过一定程度的训练之后，能够在固定的L*M的区域中跟随人的口令将手指尖移至口令要求的点，与此同时，在猴子脑部运动皮层连接上一个电极来记录神经元峰电位数，猴子的手指尖在跟随着人的指令在固定区
在网上查了很多笛卡儿积的乘积，感觉程序都写得比较复杂，当看到上面的文章的时候，感觉豁然开朗，通俗易懂，所以，在笔者的代码下，将代码整理了一下。首先，需要理解的是，笛卡尔积：多个集合的乘积。我们可以想到如果，是两个集合的乘积，如何做运算呢？就是将前一个集合复制（后一个集合的元素数量）份，得到一个新的集合，然后遍历集合，与后一个集合做连接。知道了两个集合的相乘，我们来看看3个集合相称，我们可以先算前两
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2023-06-16 23:20:30
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在用Excel做表格时为何很卡如果簿本身并不大，估计是该工作有一些数式，数组公式会表格的计算速度。鉴定方法是在EXCEL中按“工具－选项”，在弹出窗口中选择“重新计算”选项卡，将其中勾选“手工重算”，确定。如果这样更改后不再卡了，就是数组公式引起的。excel太大，运行缓慢该怎么办肯定有用，就怕你不肯加分。那就是。。。换新电脑excel在进行筛选操作时，运行特别慢是什么原因？你在筛选计算时，如果造
?作者简介：秃头小苏，致力于用最通俗的语言描述问题?往期回顾：霍夫直线检测
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2023-04-05 19:47:14
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一、什么是卡尔曼滤波 简单来说，卡尔曼滤波器是一个“optimal recursive data processing algorithm（最优递归数据处理算法）”。 在自然界中往往存在各种不确定性，不管是传感器测量的数据还是系统模型计算得到的数据，往往不是物体真实的值，存在各种各样的干扰，卡尔曼滤波就是从有干扰的数据中获取最优（最接近真实）的数据。二、卡尔曼滤波基础 先来看一个简单的例子，我们用
找遍全网，个人认为这篇讲的最好。卡尔曼滤波是一种在不确定状况下组合多源信息得到所需状态最优估计的一种方法。本文将简要介绍卡尔曼滤波的原理及推导。 什么是卡尔曼滤波首先定义问题：对于某一系统，知道当前状态XtX_t，存在以下两个问题：经过时间 后，下个状态 如何求出？假定已求出 ，在t+1t+1时刻收到传感器的非直接信息 ，如何对状态&
23阶卡尔曼总结。一、首先给出卡尔曼的五个公式：卡尔曼算法的本质为：根据上一刻的最优值估计此刻的预测值，实际测量此刻的测量值。将预测值和测量值加权和即此刻的最优值。首先离散状态空间表达式为：1. 根据上一刻估计此刻的预测值： P为估计误差协方差矩阵，协方差矩阵为X各个元素之间的协方差值组成的矩阵。2. 求卡尔曼增益，即加权系数。Kg= P(k|k-1)HT/(HP(k|k-1)HT+R)
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2023-07-04 17:51:26
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本文是Quantitative Methods and Analysis: Pairs Trading此书的读书笔记。控制理论(control theory）是工程学的分支之一，主要应对工程系统控制的问题。比如控制汽车发动机的功率输出，稳定电动机的转速，控制“反应速率”（或化学过程的速度），通过所谓的控制变量（control variables)去控制系统。在控制汽车发动机的功率输出的例子中，控制
一、前言 卡尔曼滤波器是一种最优线性状态估计方法（等价于“在最小均方误差准则下的最佳线性滤波器”），所谓状态估计就是通过数学方法寻求与观测数据最佳拟合的状态向量。 在移动机器人导航方面，卡尔曼滤波是最常用的状态估计方法。直观上来讲，卡尔曼滤波器在这里起了数据融合的作用，只需要输入当前的测量值（多个传感器数据）和上一个周期的估计值就能估计当前的状态，这个估计出来的当前状态综合考量了传感器数据（即所
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2023-08-01 19:24:21
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卡尔曼滤波
详解卡尔曼滤波原理
在网上看了不少与卡尔曼滤波相关的博客、论文，要么是只谈理论、缺乏感性，或者有感性认识，缺乏理论推导。能兼顾二者的少之又少，直到我看到了国外的一篇博文，真的惊艳到我了，不得不佩服作者这种细致入微的精神，翻译过来跟大家分享一下 我不得不说说卡尔曼滤波，因为它能做到的事情简直让人惊叹！意外的是很少有软件工程师和科学家对对它
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2023-08-02 19:50:08
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一、基础查询1.语法1.1查询列表可以是：表中的字段、常量值、表达式、函数1.2查询的结果是一个虚拟的表格2.查询表中的单个字段select 查询字段 from 表名;3.查询表中的多个字段select 查询字段,字段名，字段名... from 表名;select *from 表名;4.查询常量值select 常量;select 字符串;5.查询表达式select 表达式; --如100*986.
最优控制，卡尔曼滤波器 ,算法实现步骤：获取当前时刻的仪器"测量值" 。获取上一时刻的 "预测量值" 和 "误差",计算得到当前的最优量值。再预测下一刻的测量值。 公式：首先，我们先要引入一个离散控制过程的系统。该系统可用一个线性随机微分方程来描述：再加上系统的测量值：公式中：（对于单测量系统，，a、b、h为参数。如果对于多测量系统，a、b、h为矩阵参数）x(k)是
卡尔曼滤波的理解： 简单来说 就是测量值和预测值按照信任度的融合 信任度 就是看你更相信你模型的预测还是更相信测量值 而它的滤波过程可以认为是 融合后得到现时刻的最优值作为下一时刻的状态向量，再与下一时刻的测量值进行融合 然后依次类推 就是它的递归思想 具体过程 通过针对某一过程建立一个模型 这个模型就是对这一过程的预测，对下一时刻的这一目标的走向做一个预测 比如说预测一个房间k时刻的温度(不带有
1、连接查询概念：对多张表进行联合查询取出最终的结果的操作叫连接查询分类：内连接
等值连接非等值连接自连接外连接
左外连接（左连接）右外连接（右连接）全连接（了解即可）笛卡尔积现象：当两张表进行连接查询的时候，没有任何条件进行限制，最终的查询结果条数是两张表记录条数的乘积。加条件进行过滤可以避免笛卡尔积现象。思考：避免了笛卡尔积现象，会减少记录的匹配次数吗？回答：不会减少匹配次数。关于
卡尔曼滤波器英文kalman filter这里介绍简单的，只有一个状态的滤波器卡尔曼滤波器经常用在控制系统中、机器人系统中，但是这里主要讲解如何用在AI的大数据分析预测中为什么要用kalman filter处理时间序列假设我们有100个时间点的数据，这个数据就是分别在100个点观测出来的结果。对于每一个时间点的数据，获取的方法有两个：第一个就是观测，但是测量的结果不一定准确，可能受限于测量仪器的精
一：笛卡尔积的解释例 给出二个域：假设集合A={a,b}，集合B={0,1,2}，则两个集合的笛卡尔积为{(a,0),(a,1),(a,2),(b,0),(b,1),(b,2)}。。类似的例子有，如果A表示某学校学生的集合，B表示该学校所有课程的集合，则A与B的笛卡尔积表示所有可能的选课情况。 [编辑本段]笛卡尔积的运算性质 由于有序对中x,y的位置是确定的，因此A×B的记法也是确定的，不能写成
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2023-08-11 22:17:53
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文章目录1. 简介2. airsim平台的搭建3. 分割图的读取3.1 相机与图片类型3.2 img api拍摄图片4. 使用分割图初步估计目标的距离和方位，反推出坐标4.1 距离估计4.2 方位估计4.3 反推坐标5. 线性卡尔曼状态估计5.1 状态方程5.2 输出方程5.3 卡尔曼五公式5.4 matlab仿真6. 控制算法设计6.1 控制算法6.2 airsim中的无人机控制函数api总结
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2023-08-24 13:19:13
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