一、前言我们知道deepsort的实现中用到了卡尔曼滤波的思想，用于预测运动的轨迹，即实时跟踪物体。 从卡尔曼滤波的五个公式来看，其中涉及到三个协方差矩阵，分别是P,Q,R. 那么这三个协方差的值是如何影响跟踪效果呢？二、卡尔曼滤波的协方差矩阵分析根据实现的原理，协方差P、Q、R是二维矩阵。方差是量⼀组数据的离散程度，概率论中用方差来度量随机变量和其数学期望（均值）之间的。协方差（Covarian
1、卡尔曼滤波器简介卡尔曼滤波器是一种由卡尔曼（Kalman）提出的用于时变线性系统的递归滤波器。这个系统可用包含正交状态变量的微分方程模型来描述，这种滤波器是将过去的测量估计误差合并到新的测量误差中来估计将来的误差。卡尔曼滤波器具有如下特点:
（1）卡尔曼滤波处理的对象是随机信号:
（2）被处理信号无有用和干扰之分，滤波的目的正是估计出所有被处理信号
（3）系统的白噪声激励和量
转载
2024-05-24 21:55:22
77阅读
卡尔曼滤波器被称作最优线性滤波器，是利用线性状态方程，对观测值进行最优估计的算法，由于观测数据中包括系统中各种误差的影响，因此最优估计也被看作是滤波过程。在无人驾驶领域当中，我们需要时刻监视车辆的状态并且尽可能估计车辆下一个时刻的状态，以便采取合理的决策，而卡尔曼滤波则正是这样的一种估计算法。本文主要介绍的是线性卡尔曼滤波器，针对非线性系统使用的扩展卡尔曼滤波及无损卡尔曼滤波会在后面的文章中更新。
转载
2023-11-06 12:37:26
141阅读
**标题：Python卡尔曼滤波代码实现教程**
# 引言
Python是一门广泛应用于数据分析和科学计算的编程语言，而卡尔曼滤波是一种常用于测量数据滤波和预测的方法。本文将通过详细步骤和示例代码，教会刚入行的开发者如何在Python中实现卡尔曼滤波算法。
# 卡尔曼滤波简介
卡尔曼滤波是一种递归滤波算法，能够通过将当前的测量值与先前的状态估计值进行加权平均，得到更准确的状态估计值。它基于
原创
2024-01-16 12:20:17
193阅读
# 卡尔曼滤波：用数学方法提高测量数据精度
## 引言
在现实世界中，许多测量数据都包含噪声和不确定性。为了提高测量数据的准确性和可靠性，科学家和工程师一直在寻找有效的方法。其中一种常用的方法是卡尔曼滤波。
卡尔曼滤波是一种使用数学模型来估计系统状态并减少测量误差的方法。它适用于各种领域，如导航、控制、机器视觉和机器学习等。本文将介绍卡尔曼滤波的原理，并使用Python代码示例来说明其用法。
原创
2023-07-27 05:20:08
204阅读
# Python中的卡尔曼滤波：原理与实现
卡尔曼滤波是一种用于估计动态系统状态的数学算法，常用于处理带有噪声的测量数据。它在诸多领域中得到应用，包括导航、控制系统、经济学等。本文将通过简单的理论讲解和Python示例代码，带你深入了解卡尔曼滤波的基本原理及其应用。
## 一、卡尔曼滤波的基本原理
卡尔曼滤波可以看作是一种递归算法，通过对时间序列数据的观测结果进行更新，逐步估计出系统的真实状
# 卡尔曼滤波：理解与应用
卡尔曼滤波（Kalman Filter）是一种用于状态估计的优化算法，最早由R.E.Kalman在1960年提出，被广泛应用于控制系统、导航系统、机器人等领域。本文将简要介绍卡尔曼滤波的原理，并提供Python代码示例让读者更好地理解和应用该算法。
## 卡尔曼滤波的原理
卡尔曼滤波是一种递归滤波算法，主要用于预测和估计系统的状态。它基于线性系统模型和高斯噪声假设
原创
2023-07-22 02:43:56
247阅读
先建立运动模型和观察模型，不是想用就能用的。如果不能建立运动模型，也就意味着你所要面对的问题不能用kalman滤波解决。kalman.cpp这个例程来介绍一下如何在OpenCV中使用kalman滤波吧，OpenCV已经把Kalman滤波封装到一个类KalmanFilter中了。使用起来非常方便，但那繁多的各种矩阵还是容易让人摸不着头脑。这里要知道的一点是，想要用kalman滤波，要知道前一时刻的状
转载
2024-02-28 14:14:14
55阅读
MATLAB仿真一、卡尔曼滤波的实际应用二、流程图三、执行过程四、程序代码五、仿真结果参考文献 一、卡尔曼滤波的实际应用 在这里依旧以前面提到的测量硬币为例进行MATLAB仿真。现有一枚硬币为了这枚硬币的直径，我们进行了多次测量，但是所使用的的尺子存在一定误差，人进行测量的过程中存在测量误差，而且由常识可以估算硬币的直径得到估计值。所以测量所得到的值与估计值哪一个更接近真实值呢？ 已知：硬币直
转载
2023-09-22 11:43:02
100阅读
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
转载
2023-10-23 09:34:26
420阅读
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
转载
2023-08-04 13:53:35
390阅读
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。
转载
2020-11-23 14:43:00
309阅读
在现代自动化和控制系统中，卡尔曼滤波器作为一种高效的递归算法，为处理由不确定性和动态因素引起的噪声数据提供了强大的工具。本文将详细探讨“卡尔曼滤波实现融合 Python 离散融合”的过程，涵盖背景描述、技术原理、架构解析、源码分析、性能优化等几个主要部分。
## 背景描述
卡尔曼滤波器广泛用于数据融合，尤其在车辆导航、机器人控制等场景中，其性能的优劣直接影响到最终的系统精度。在数据融合的过程中
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
无迹卡尔曼滤波不同于扩展卡尔曼滤波，它是概率密度分布的近似，由于没有将高阶项忽略，所以在求解非线性时精度较高。UT变换的核心思想：近似一种概率分布比近似任意一个非线性函数或非线性变换要容易。原理：假设n维随机向量x:N(x均值，Px)，x通过非线性函数y=f(x)变换后得到n维的随机变量y。通过UT变换可以比较高的精度和较低的计算复杂度求得y的均值和方差Px。UT的具体过程如下：（1）计算2n+1
转载
2023-07-25 14:31:09
80阅读
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
转载
2024-05-14 21:01:48
82阅读
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
转载
2023-09-15 17:12:05
261阅读
谈谈卡尔曼滤波器 文章目录谈谈卡尔曼滤波器概念第一次使用卡尔曼滤波器状态观测器卡尔曼滤波器基本思想 很早以前就听过卡尔曼滤波这个概念，但是一直没怎么接触过，而这个东西似乎又涉及挺广的，哪哪都能见到，哪哪都能用。今天想根据我了解的内容做一个整理。 概念卡尔曼滤波（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
转载
2024-02-22 15:11:26
55阅读
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
转载
2023-08-09 16:44:40
171阅读
对于一个问题的解决，最根本在于怎样对它进行数学建模。对SLAM问题的建模，基本上是基于filter和graph两大类，今天整理了一下，对比两种模型的区别及共性。Kalman filter和Least Square的目标都是误差最小化，Least Square是优化方法中的一种特殊情况，而卡尔曼滤波又是Least Square的一种特殊情况。 优化的目标是一个优化问题的关键，它决定了我们后续的算法
转载
2024-01-11 15:20:34
114阅读
