卡尔曼滤波器是一种优化估计算法数据源在噪声的影响下，使用卡尔曼滤波估计系统的状态卡尔曼滤波器可以用于优化估算一些无法直接测量但是可以间接测量的量还可用于从受误差影响的传感器测量值中估算出系统的状态 最佳状态估计器 这个过程中存在测量误差Vk 是一个随机变量， 也会存在过程误差Wk（代表风的影响或汽车速度的变化） 卡尔曼滤波的预测和
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2024-01-12 15:23:27
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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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1、matlab编程进行卡尔曼滤波的简单例子clear
N=50;
x(1)=0; %理论速度初值v(1)=0
ut=-270; %加速度值
F=1; %状态转移矩阵
B=0.01; %控制矩阵 步长值
H=1; %观测矩阵
v=randn(1,N)*5; %观测噪声 均值=0，方差=5
R=[5];%观测噪声协方差矩阵
w=randn(1,N)*1;%预测噪声，均值为0，方差=1
Q=[1
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2024-06-01 20:56:28
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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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在求学的道路上还是一定要有求知和专注的精神，之前是涉猎的比较多，导致现在面广而不实，只能从头开始学习，近期在学习卡尔曼滤波，久闻其名，却不知道如何应用。这次根据看到的几篇博客，来自己记录一下，增强记忆，也便于各位朋友来指点：一、什么是卡尔曼滤波器 卡尔曼滤波器，是一种“optimal recursive data processing algorithm”方法，最优化自回归数据处理算法，
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2023-07-05 14:03:10
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一、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。 二、算法的核心思想是： 根据当前的仪器"测量值" 和上一刻的 “预测量” 和 “误差”,计算得到当前的最优量，再预测下一刻的量。 三、举个例子并顺便推导卡尔曼滤波方程 首先，有一辆小车，
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2023-10-04 19:09:02
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卡尔曼滤波是一种递归的估计，即只要获知上一时刻状态的估计值以及当前状态的观测值就可以计算出当前状态的估计值，因此不需要记录观测或者估计的历史信息。卡尔曼滤波器分为两个阶段：预测与更新。在预测阶段，滤波器使用上一状态的估计，做出对当前状态的估计。在更新阶段，滤波器利用对当前状态的观测值优化在预测阶段获得的预测值，以获得一个更精确的新估计值。opencv中有KalmanFilter类,参考【1】 cl
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2023-10-11 11:23:37
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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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卡尔曼滤波是一种广泛应用于动态系统中的状态估计技术，尤其是在轨迹追踪等领域。本文将详尽记录利用Python实现卡尔曼滤波进行轨迹追踪的过程。
## 问题背景
在自动化车辆导航、无人机定位等场景中，我们常常需要通过传感器获取的位置数据来估计物体的真实位置。然而，由于传感器的数据通常存在噪声影响，我们需要一种有效的方法来进行位置估计。卡尔曼滤波正是为了解决这个问题而提出的，它通过递归的方式更新状态
文章目录卡尔曼滤波一、滤波效果展示二、简介三、组成1. 预测状态方程（1）目的：（2）方程：（3）备注2. 预测协方差方程（1）目的（2）方程（3）备注3. 卡尔曼增益方程（1）目的（2）方程（3）备注4. 跟新最优值方程（卡尔曼滤波的输出）（1）目的（2）方程（3）备注5. 更新协方差方程（1）目的（2）方程（3）备注四、C 程序代码实现1. 参数列表2. 代码实现（一维数据滤波）五、发送波形
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2023-08-30 21:15:12
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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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一、背景介绍： 卡尔曼滤波无论是在单目标还是多目标领域都是很常用的一种算法，将卡尔曼滤波看作一种运动模型，用来对目标的位置进行预测，并且利用预测结果对跟踪的目标进行修正，属于自动控制理论中的一种方法。 在对视频中的目标进行跟踪时，当目标运动速度较慢时，很容易前后两帧的目标进行关联，如下： 如果目标运动速度比较快，或者进行
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2023-12-06 20:30:54
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文章目录前言学习目录1、卡尔曼线性滤波的五条黄金公式2、陀螺仪的原始数据3、C语言源码分析附录1、矩阵乘法2、协方差矩阵3、单位矩阵 前言 前面的文章系统介绍了卡尔曼滤波算法的数学原理，接下来介绍如何用C语言实现卡尔曼滤波算法。本文借鉴了 https://wenku.baidu.com/view/3c42b7733186bceb18e8bb29.html1、卡尔曼线性滤波的五条黄金公式卡尔曼线
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2024-02-03 06:56:31
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卡尔曼滤波是一个很常用的滤波算法，与维纳滤波相比有很多长处。这里我们把Kalman Filter简称为KF。KF的基本思想是：采用信号、噪声、状态空间模型，利用前一时刻的状态最优估计值及其误差方差估计和现时刻的量测值来更新对状态变量的估计，求出现在时刻的最优估计值。说白点就是对现在时刻的估计（可能是同时估计好几个变量）是取决于前一时刻估计误差和现在时刻的某个观测值。通过不断的预测和实测来修正自己的
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2023-12-12 21:51:10
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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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卡尔曼滤波器卡尔曼滤波器简介MATLAB程序运行结果 卡尔曼滤波器简介卡尔曼滤波器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。卡尔曼滤波器的解是递归计算的，可以不加修饰地应用于平稳和非平稳环境，状态的每一次更新估计都是由前一次估计和新的输入数据计算获得，因此只需存储前一次估值，所以在
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2023-11-25 15:40:52
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文章目录前言一、人行走的例子二、使用步骤1.简单的代码2.理解3.输出结果总结 前言本文摘自https://zhuanlan.zhihu.com/p/542700568，介绍关于数据融合下最优估计的思想，估计的量只有位置和速度，运用的卡尔曼滤波也只是简单的线性卡尔曼滤波，如果后期涉及到更复杂的滤波方法会进行补充。仅用来个人学习，不喜勿喷。一、人行走的例子假设人作匀速直线运动，根据匀速运动数学模型
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2024-08-17 08:56:33
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?1 概述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;卡尔曼滤波器主要根据被提取信号的测量值和预测值，通过迭代算法获得被测信号的估计值。由于迭代过程中消减了系统的量测噪声和过程噪声，因此卡尔曼滤波器可以对被测信号的精确估计，适用于解决随机信号与噪声的多维非平稳、时变、功率谱不稳定等问题[ 2]。卡尔曼滤波器包括"“预测"与"校正"两个过
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2023-11-15 22:14:14
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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
