1、什么是卡尔曼滤波器（What is the Kalman Filter?）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。1953，1954年于麻省理工学院分别获得电机工程学士及硕士学
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2024-06-15 10:24:07
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kalman滤波简单介绍 Kalman滤波理论主要应用在现实世界中个，并不是理想环境。主要是来跟踪的某一个变量的值，跟踪的依据是首先根据系统的运动方程来对该值做预测，比如说我们知道一个物体的运动速度，那么下面时刻它的位置按照道理是可以预测出来的，不过该预测肯定有误差，只能作为跟踪的依据。另一个依据是可以用测量手段来测量那个变量的值，当然该测量也是有误差的，也只
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2023-12-23 19:55:29
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1 简介卡尔曼滤波器是目标状态估计算法中常用的 滤波器,通过建立目标的状态模型并估计目标的运 动速度及加速度,可以对目标质心的未来点进行预 测, 从而缩小搜索区域, 克服由于目标被局部遮挡 时造成的跟踪丢失问题 。基于卡尔曼滤波器的运动目标跟踪算法通常 有以下步骤 。1)计算运动目标的特征信息。为了对运动目标
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2023-07-05 13:49:07
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卡尔曼滤波应用广泛且功能强大，它可以估计信号的过去和当前状态，甚至能估计将来的状态，即使并不知道模型的确切性质。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。其基本思想是：以最小均方误差为最佳估计准则，采用信号与噪声的状态空间模型，利用前一时刻的估计值和当前时刻的观测值来更新对状态变量的估计，求出当
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2023-12-12 13:36:26
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作者：申泽邦（Adam Shan） 首先我将带大家了解无人驾驶汽车系统感知模块的重要技术——卡尔曼滤波，卡尔曼滤波部分我打算分三节（三次博客的内容）：卡尔曼滤波与行人状态估计扩展卡尔曼滤波（EKF）与传感器融合处理模型，无损卡尔曼滤波（UKF）与车辆状态轨迹本节为卡尔曼滤波，主要讲解卡尔曼滤波的具体推导，卡尔曼滤波在行人状态估计中的一个小例子。为什么要学卡尔曼滤波？卡尔曼滤波以及其扩展算法能够应用
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2024-05-23 19:06:05
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目录一、理论基础二、核心程序三、仿真结论一、理论基础 卡尔曼滤波是一种用于处理具有噪声的动态系统的数学方法。它最初是为了跟踪飞机、导弹和航天器的位置和速度而开发的。卡尔曼滤波在轨迹跟踪、控制系统和机器人导航等领域得到了广泛应用。本文将介绍基于卡尔曼滤波的轨迹跟踪的原理、实现步骤和应用。一、卡尔曼滤波简介
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2024-03-17 00:48:53
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通俗理解卡尔曼滤波1.核心思想问题的引出我们想要知道某个时刻汽车到了哪个位置（比如经纬度或者汽车走了多少路程），如图所示，怎么做到呢？ 方法一：我们可以通过GPS获取位置信息来判断，但是民用的GPS精度大约为10米，这个误差还是比较大的（我们可能离终点十米就被GPS判定到达了终点，也有可能超过终点十米）。方法二：我们可以通过历史信息，比如通过前一个时刻汽车的位置、速度、加速度等信息来推断当前时刻的
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
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2024-02-28 14:14:14
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卡尔曼滤波是什么：只要存在不确定信息的动态系统，卡尔曼滤波就可以对系统下一步要做什么做出有根据的推测。即便有噪声信息干扰，卡尔曼滤波通常也能很好的找出现象间不易察觉的相关性。优点：内存占用较小（只需要保留前一个状态）、速度快，是实时问题和嵌入式系统的理想选择。卡尔曼滤波可以做什么:树林里面四处溜达的机器人，实现导航，机器人需要知道自己所处的位置。机器人有一个包含位置信息和速度信息的状态。其中，在这
卡尔曼滤波应用广泛且功能强大，它可以估计信号的过去和当前状态，甚至能估计将来的状态，即使并不知道模型的确切性质。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。其基本思想是：以最小均方误差为最佳估计准则，采用信号与噪声的状态空间模型，利用前一时刻的估计值和当前时刻的观测值来更新对状态变量的估计，求出当
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2024-01-11 07:59:29
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????欢迎来到本博客❤️❤️???博主优势：???博客内容尽量做到思维缜密，逻辑清晰，为了方便读者。⛳️座右铭：行百里者，半于九十。?1 概述二维目标跟踪是指在平面上跟踪目标的位置和速度变化。这通常应用于目标追踪、运动分析、车辆跟踪等领域。目标的运动可以通过传感器（如雷达、摄像头）获取的位置和速度信息进行估计。卡尔曼滤波器是一种递归状态估计技术，用于估计动态系统的状态。在
今天接着肝卡尔曼滤波，今天针对自由落体运动目标跟踪，由于上一篇针对温度的卡尔曼滤波是一维的测量，较为简单；所以今天的自由落体运动目标的跟踪针对二维来进行。同时还引入了控制矩阵B和控制量U。首先还是先预习一下卡尔曼的知识。 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
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2023-09-14 18:34:32
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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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文章目录理论讲解使用前提理论概括公式推导1. 用均值和方差描述物体状态2. 状态转移矩阵 表示系统预测3. 引入外部控制变量
5. 用测量值( )来修正预测值6. 融合高斯分布公式7. 将所有公式整合起来调整参数应用CA模型代码例程（matlab）代码例程1（python）代码例程2（python）应用CV模型matlab代码python代码参考链接
作者：marine0131首先得明白P Q R这些矩阵的含义与来源Q：过程激励噪声的协方差矩阵。翻译成这个名字是由时间序列信号模型的观点，平稳随机序列可以看成是由典型噪声源激励线性系统产生，故译作过程激励噪声。R：观测噪声的协方差矩阵P：不断迭代计算的估计误差的协方差矩阵kalman滤波的过程：滤波器估计过程某一时刻的状态，然后以（含噪声的）测量变量的方式获得反馈。因此卡尔
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2023-10-06 22:46:17
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引言 目标跟踪算法中，一类很重要的模式就是使用检测器 + 滤波器来进行轨迹跟踪。检测器通常可选当前主流检测算法：YOLO、RCNN等系列，滤波器则通常包含均值漂移算法（Mean shift）、粒子滤波算法（Particle Filter）、卡尔曼滤波算法（Kalman Filer）和光流算法等。使用检测器+滤波器的目标跟踪模式极其依赖检测器性能的好坏。随着近些年众多优秀检测算法的提出，这种跟踪
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2023-11-25 05:29:06
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最经典的跟踪算法莫过于卡尔曼老爷子在1960年提出的卡尔曼滤波器。在无人车领域，卡尔曼滤波器除了应用于障碍物跟踪外，也在车道线跟踪、障碍物预测以及定位等领域大展身手。工作原理简单来讲，卡尔曼滤波器就是根据上一时刻的状态，预测当前时刻的状态，将预测的状态与当前时刻的测量值进行加权，加权后的结果才认为是当前的实际状态，而不是仅仅听信当前的测量值。前提假设 卡尔曼滤波器是基于在时域中离散的线性
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2023-10-30 13:54:08
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卡尔曼滤波与目标追踪为什么要学卡尔曼滤波？卡尔曼滤波是什么？一些概率论的知识基础卡尔曼滤波完整推导状态估计计算卡尔曼增益预测和更新 卡尔曼滤波部分我打算分三节（三次博客的内容）：卡尔曼滤波与行人状态估计扩展卡尔曼滤波（EKF）与传感器融合过程模型，无损卡尔曼滤波（UKF）与车辆状态轨迹为什么要学卡尔曼滤波？卡尔曼滤波以及其扩展算法能够应用于目标状态估计，如果这个目标是行人，那么就是行人状态估计（
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2023-11-03 09:33:44
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暂时搞一下目标跟踪这块。卡尔曼滤波器。理论上，kalman滤波器需要三个重要假设： 1）被建模的系统是线性的； 2）影响测量的噪声属于白噪声； 3）噪声本质上是高斯分布的。 第一条假设是指k时刻的系统状态可以用某个矩阵与k-1时刻的系统状态的乘积表示。余下两条假设，即噪声是高斯分布的白噪声，其含义为噪声与时间不相关，且只用均值和协方差就可以准确地为幅
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2023-09-26 19:27:19
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这篇文章写了一个比较简单的python代码，从代码这里又获得了进一步的理解：以下是我对卡尔曼滤波理解过程中做的一些思考和笔记：涉及到的各个参数及其含义：xt t 时刻的状态，预测值，估计值zt t 时刻的观察值Q，R Q 预测模型噪音的协方差矩阵，R 观测噪音的协方差矩阵；H 当前状态和当前观测值的关系矩阵，用它可以从当前状态推导出当前观测值，但是这是推导出的，不是实际观测到的吗？？？
