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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前言写这篇文章是因为自己经过一段时间初步学完了卡尔曼滤波，把自己的一些理解记录下来，针对新手学习，把自己的曾经的困扰以及后来如何理解记录下来，希望能对你有一些启示。文中都用大白话阐述，能够便于理解，就是纯心得记录。本文主要以介绍卡尔曼滤波的五大公式为主，其他算法的解释举例说明网上都非常多，就不复制粘贴赘述了，需要的看这里。因为本人也是小白一枚，如果文章中有出现错误的地方，希望大佬斧正。卡尔曼滤波解
卡尔曼滤波是一种高效的递归估计算法，可以用于平滑和预测动态系统的状态。在本篇博文中，我们将详细说明如何在Python中实现卡尔曼滤波轨迹平滑，包括环境预检、部署架构、安装过程、依赖管理、迁移指南和最佳实践等内容。
## 环境预检
首先，我们需要确保我们的环境能够支持卡尔曼滤波的实现。从硬件配置开始，我们下面的表格概述了典型的最低配置需求：
| 组件 | 最低配置
DEEPSORT关于deepsort源码以及原理的具体讲解，在知乎，CSDN上有很多优秀的回答，在这里主要是我在看完他们的理解之后，将他们的高见串联并加上自己的理解（对Deepsort中使用匈牙利算法以及卡尔曼滤波这两个模块的使用）有些内容改自大佬们的解释，以方便对我自己的理解进行论证。下面开始进入正题。作用视频中不同时刻的同一个人，位置发生了变化，那么是如何关联上的呢？答案就是匈牙利算法和卡尔曼
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2024-09-04 15:24:49
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预备知识：卡尔曼滤波的理论知识：具体的理论知识可参考以下博文，非常感谢相关博主的贡献：（1）（2）（3）（4）以一个鼠标追踪的任务分析两种卡尔曼滤波的实现方式：（一）opencv自带的cv2.KalmanFilter具体见博文：该卡尔曼滤波器算法分为两个阶段： 预测predict()：卡尔曼滤波器使用由当前点计算的协方差来估计目标的新位置。 更新correct()：卡尔曼滤波器记录目标的位置，并为
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2024-02-29 11:26:55
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在学习卡尔曼滤波器之前，首先看看为什么叫“卡尔曼”。跟其他著名的理论（例如傅立叶变换，泰勒级数等等）一样，卡尔曼也是一个人的名字，而跟他们不同的是，他是个现代人！卡尔曼全名Rudolf Emil Kalman，匈牙利数学家，1930年出生于匈牙利首都布达佩斯（哈哈，布达佩斯——陈佩斯和他哥哥陈布达名字的根源）。1953，1954年于麻省理工学院分别获得电机工程学士及硕士学位。1957年于哥伦比亚大
经典滤波方法主要有低通、高通、带通、带阻滤波，相关滤波，限幅滤波，中值滤波，基于拉依达准则的奇异数据滤波，基于中值数绝对偏差的决策滤波，算术平均滤波，滑动平均滤波，加权滑动平均滤波，一价滞后滤波，加权递推平均滤波，消抖滤波，限幅消抖滤波，维纳滤波，卡尔曼滤波等。 现代滤波方法主要有小波滤波，自适应滤波，匹配滤波，最优滤波，卷积滤波，追踪滤波，粒子滤波，相空间滤波，信号盲分离滤波，独立分量滤波，混沌
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2024-06-04 17:17:52
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1. 前言卡尔曼滤波是一种用于估计未知状态的滤波算法。它可以从带有噪声的传感器数据中提取出实际的状态变量。卡尔曼滤波的基本思想是使用已知的状态和测量值来预测未来的状态，同时考虑测量噪声和系统噪声对估计值的影响。卡尔曼滤波算法由两个步骤组成：预测和更新；在预测步骤中，卡尔曼滤波器基于先前的状态和系统的动态模型来预测未来的状态。这个预测可以通过使用状态转移矩阵（描述系统的动态行为）和旧状态来完成；在更
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2023-08-04 14:32:33
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最近有需求，需要对某些特殊的数据抖动进行处理，开始使用了一些算法，效果不太显著。后面使用了卡尔曼滤波算法，完美解决了问题。关于卡尔曼滤波大多数现代系统都搭载上数量众多的传感器，它们通过传感器返回的一系列测量数据来估算一些有用的信息。例如，我们生活上的GPS接收器就是提供位置和速度的装置，它估算的位置和速度就是我们需要的有用数据，而不同时刻的卫星数据就是一系列的测量数据。对于一个跟踪和控制系统来说，
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2023-12-05 20:52:43
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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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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、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
卡尔曼滤波通俗介绍易于理解的介绍，应该是属于文字逻辑，而不是公式逻辑参考文献如何通俗并尽可能详细地解释卡尔曼滤波？卡尔曼滤波的作用卡尔曼滤波用于优化我们感兴趣的量，当这些量无法直接测量但可以间接测量时。用于估算系统状态，通过组合各种受噪音的传感器测量值从贝叶斯滤波出发本部分并不需要真正的了解贝叶斯滤波，只需要理解卡尔曼滤波和它的关系，更清晰的理解卡尔曼滤波贝叶斯滤波的工作就是根据不断接收到的新信息
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2024-05-14 21:01:48
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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Xt，存在以下两个问题：经过时间△t后，下个状态Xt+1如何求出？假定已求出Xt+1，在t+1时刻收到传感器的非直接信息Zt+1，如何对状态Xt+1进行更正？这两个问题正是卡尔曼滤波要解决的问题，形式化两个问题如下：预测未来修正当下
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2023-10-07 13:54:52
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前言主要讲解当初做飞卡时，直立所用的卡尔曼滤波，本文章只涉及少量理论，主要是公式推导和程序讲解，建议大家事先了解卡尔曼滤波的效果及公式意义。一. 卡尔曼滤波主要公式首先是状态方程和观测方程： x(k) = A · x(k-1) + B · u(k) + w(k) z(k) = H
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2023-08-09 16:44:40
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最近做卡尔曼滤波跟踪的项目，看原理花了一天，再网上查找并看懂别人的kalman c++代码花了我近三天的时间。卡尔曼滤波就是纸老虎，核心原理不难，核心公式就5个，2个状态预测更新公式，3个矫正公式。这里只讲解线性kalman滤波模型，非线性kalman滤波可以用扩散kalman滤波算法。概述卡尔曼滤波算法从名称上来看落脚点是一个滤波算法，一般的滤波算法都是频域滤波，而卡尔曼滤波算法是一个时域滤波，
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2023-10-23 10:40:06
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废话在学长们不厌其烦地教导后，我想我大概也许可能。。。知道卡尔曼滤波是个什么了，，，，，，我觉得对于我们初学菜鸟入门级别的，可能浅显粗俗的话更容易理解一些。所以，本贴不包含原理以及公式推导，仅是自己的一点心得——关于Kalman滤波的应用（所以写论文的朋友千万不要直接Copy）。如有错误，不吝指正！首先说一下Kalman滤波与非线性优化。Kalman滤波是对问题进行线性处理（一次一阶泰勒展开），非
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2023-09-15 17:12:05
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