1、卡尔曼滤波器卡尔曼滤波器针对线性系统，可以解决基本的两种问题 （1）未知状态估计——状态观察器 （2）多状态估计最佳状态——最佳状态估计器（1）状态观察器作用：卡尔曼滤波器可以估计不能测量的状态 应用：火箭燃料内部测温通过数学建模得到的测量值的估计值和测量值的误差来调整模型，从而得到较为准确的不可测量的估计值数学建模和推导过程如下 x^为估计值；x·为倒数；u为系统输入；y为测量值 e为真实值
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2024-06-20 08:45:56
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参考：b站Dr_can的视频讲解卡尔曼滤波器可以描述为：一种最优化、递归、数字处理的算法主要解决各种不确定性问题：1.不存在完美的数学模型2.系统的扰动不可控3.传感器本身也存在一定误差因而我们需要利用一定的理论，来对数据进行融合处理，得到最优估计值可概括为：当前的估计值=上一次的估计值+系数*（当前测量值-上一次估计值）这个系数我们常称为：卡尔曼增益，它是我们进行卡尔曼滤波的核心两个误差：估计误
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2024-01-04 17:38:28
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卡尔曼滤波（Kalman Filter）能用于各种状态的预测（温度、湿度、距离等可量化值），并基于测量情况对预测结果进行校正。卡尔曼滤波主要基于两组数据：预测的状态和预测误差测量的状态和测量误差因为各种噪声的存在，预测误差和测量误差都不可忽略，两者的大小共同决定了相信预测多一些还是相信测量多一些。 假设FK用于对位置的预测，那么我们要预测变量有二：位置和速度。 本文把公式的推导分为6个步骤：状态预
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2023-12-17 08:36:31
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引言：我在前段时间因为一些有关陀螺仪与云台的控制问题，而接触了卡尔曼滤波。一开始对卡尔曼滤波的感觉近乎“玄学”，在实际应用了一段时间后，重新学习，有了一些较新的理解，故本文在此进行一些简单的探讨以加深对卡尔曼滤波的理解。
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2024-01-02 22:29:15
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参考内容：书籍《卡尔曼滤波原理及应用------matlab仿真》 卡尔曼知识 模型建立 观测方程：Z(k)=H*X(k)+V(k）； 状态方程：X(k)=A*X(k-1)+W(k-1); 其中，X（k）为系统在时刻k的状态，Z（k）为对应状态的测量值。W（k）为输入的白噪声（也是过程误差），V（k）为观测噪声（也是测量误差），W（k），V（k）是均值为零，方差阵各为Q和
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2024-01-02 16:20:55
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基本思想在实际应用中，常常需要知道实际的物理量的值，但事实上我们很难获得实际系统状态的实际值，因此我们需要对实际物理量的值进行估计。卡尔曼滤波器主要用于对实际系统状态的估计上，其算法思想是：估计值=预测+更新解释：根据系统状态在0,1,…,k-1时刻的估计值，预测k时刻的值x ^ (k|k-1)。再通过k时刻传感器的值来对预测值进行更新，更新的方法是基于最小均方误差原理，最终得到估计值x ^ (k
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2023-11-19 09:50:46
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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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INFO test2018101801.py: 838: Processing frame 1467INFO test2018101801.py: 849: Inference time: 0.279sINFO test2018101801.py: 851: | im_detect_bbox: 0.
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2018-10-18 19:55:00
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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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1960年，卡尔曼发表了他著名的用递归方法解决离散数据线性滤波问题的论文。从那以后，得益于数字计算技术的进步，卡尔曼滤波器已成为推广研究和应用的主题，尤其是在自主或协助导航领域。卡尔曼滤波算法是一种“最优化自回归数据处理算法（Optimal Recursive Data Processing Algorithm）”,对于解决大部分问题，他是最优、效率最高的算法。卡尔曼滤波器由一系列递归数学公式描述
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2023-11-26 20:17:38
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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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一个简单说明 这是我在做车辆速度估算中所用到的技术做个总结，并附上仿真代码。主要用途为，知道了小车的每一帧二维位置信息 (posX, posY)，经过kalman滤波，输出更新后的小车位置信息 (posX, posY) 以及它分解速度信息 (Vx, Vy)。一、预测在首帧数据来之前，我们是不知道小车的状态的，所以随便猜一个它的初始状态（或者滤波后，滤波结果就是状态），X&nbs
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2023-09-25 09:21:01
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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。近年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。
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2024-09-05 21:15:39
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参考：卡尔曼滤波贝叶斯滤波从概率学看卡尔曼滤波一，卡尔曼滤波作用卡尔曼滤波是来帮助我们做测量的，如果你要测量的东西很容易测准确，没有什么随机干扰，那真的不需要劳驾卡尔曼先生。但在有的时候，我们的测量因为随机干扰，无法准确得到，卡尔曼先生就给我们想了个办法，让我们在干扰为高斯分布的情况下，得到的测量均方误差最小，也就是测量值扰动最小，看起来最平滑。所谓滤波，实际上是要去掉自己不想要的信号
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2023-10-31 12:07:22
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卡尔曼滤波器及其基于opencv的实现 源地址：http://hi.baidu.com/superkiki1989/item/029f65013a128cd91ff0461b这个是维基百科中的链接，比较详细了，如果想详细了解应该看下那篇开篇论文，已经有人翻译成了中文。http://zh.wikipedia.org/zh/%E5%8D%A1%E5%B0%94%E6%9B%BC%E6%BB%A4%E
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2024-01-08 14:07:29
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一、Kalman用于解决什么的问题？ 卡尔曼滤波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。 人话： 线性数
摘要 在本文中，我们研究使用 Numpy 包实现卡尔曼滤波器的 Python 代码。 卡尔曼滤波分两个步骤进行：预测和更新。 每个步骤都被研究并编码为具有矩阵输入和输出的函数。 解释了这些不同的功能，并给出了用于无线网络中移动设备定位的卡尔曼滤波器应用示例。一、简介 在可用于根据噪声传感器测量进行随机估计的重要数学工具箱中，最著名和最常用的工具之一是卡尔曼滤波器。 卡尔曼滤波器以 Rudolph
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2024-08-01 11:07:40
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这篇文章参考博客介绍卡尔曼滤波的一个典型事例是从一组有限的，包含噪声的对物体位置的观察序列(可能有偏差)预测出物体的位置的坐标及速度 卡尔曼最初提出的滤波器形式现在一般称为简单卡尔曼滤波器，除此之外还有施密特扩展滤波器、信息滤波器以及很多平方根滤波器的变种，也许最常见的卡尔曼滤波器是锁相环，它在收音机、计算机和几乎任何视频或通讯设备中存在。 简单来说卡尔曼滤波器是一个‘optimal recurs
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2024-01-25 21:52:56
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卡尔曼滤波 滤波的方法有很多种，针对不同的情况选用的最优滤波方法也是不同的。卡尔曼滤波的特点就是采用递归方法解决线性滤波问题，只需要知道当前的测量值和上一时刻的最优值，就能对此刻进行最优值计算，计算量小，不需要大量储存空间，适合性能不太强的单片机处理。二阶卡尔曼滤波更加可靠，但计算量较大，通常使用的是一阶。现在网络上卡尔曼滤波的资料有很多，大多是一位大佬生产，说不清的码农搬砖，想要真正理解卡尔曼
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2023-12-05 17:18:20
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卡尔曼滤波是最好的线性滤波，但是需要推导的公式教多，也很细，这里推荐一个B站博主视频讲解的关于卡尔曼滤波，讲的很好，很细，适合小白学习，链接地址为：添加链接描述。如果完全没接触过卡尔曼滤波的，建议从第一集开始学习。 下面是我跟着这位博主学习后，再加上其他大神写的代码，融入我自己的理解，对代码进行修改后的版本，每一个部分都有详细的注释，更加的通俗易懂，希望能帮助到需要快速上手卡尔曼滤波的学习者。卡尔
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2023-09-18 05:12:15
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