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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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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之前我在网上搜索有关卡尔曼滤波器中P，Q，R矩阵的设置，感觉讲述得比较笼统。又因为我要使用雷达目标跟踪方面使用卡尔曼滤波器，因此针对雷达中目标匀速运动的情况来说明一下P，Q，R矩阵的设置。1.卡尔曼滤波器变量转移情况分析首先，我们可以画出卡尔曼滤波器中的变量计算的先后顺序，如下图所示。变量的含义在图后有说明。因为是匀速运动，因此A（运动方程）和H（量测矩阵）都是已知的，特别注意的一点是我的整个过程
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2023-11-09 09:07:23
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文章目录0.引言1.场景预设2.卡尔曼滤波器3.仿真及效果 0.引言
【官方教程】卡尔曼滤波器教程与MATLAB仿真（全)(中英字幕)本文不会完全照搬视频中的所有内容，只会介绍有关卡尔曼滤波器关于定位方面的知识。卡尔曼滤波器除最原始的版本（KF）外，其延伸版本主要有三种——扩展卡尔曼滤波器（EKF）、无迹卡尔曼滤波器（UKF）、粒子滤波器（PF）。它们的运算复杂度依次递增，其中KF、EKF
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2023-10-21 23:41:36
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1 滤波滤波的作用就是给不同的信号分量不同的权重
比如低通滤波，就是直接给低频信号权重1；高频信号权重0降噪可以看成一种滤波：降噪就是给信号一个高的权重而给噪声一个低的权重1.1 滤波、插值与预测插值（interpolation）平滑 （smoothing）用 过去 的数据来拟合 过去 的数据滤波 （filtering）用 当前 和
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2023-12-11 12:29:42
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# 学习卡尔曼滤波器：Python 实现指南
卡尔曼滤波器是一种用于估计动态系统状态的有效算法。尤其在信号处理和控制领域，它被广泛应用于位置跟踪、导航和其他领域。本文将以简单的步骤教会你如何在 Python 中实现卡尔曼滤波器。
## 实现流程
以下是实现卡尔曼滤波器的一般步骤：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---------
在现代技术应用中，轨迹预测是许多领域的重要任务，例如自动驾驶、运动分析和机器人导航。Python 的卡尔曼滤波器提供了一种有效的方式来进行实时状态估计，帮助我们从不完全和噪声的观测数据中重建系统的状态。在本文中，我们将详细探索如何使用 Python 的卡尔曼滤波器进行轨迹预测，并揭示这一过程中的重要参数与调试策略。
## 背景定位
随着智能交通系统和自动驾驶技术的发展，轨迹预测的重要性逐渐显现
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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卡尔曼滤波是什么如果对这编论文有兴趣，可以到这里的地址下载：
http://www.cs.unc.edu/~welch/kalman/media/pdf/Kalman1960.pdf
在卡尔曼先生的这篇学术论文中 首次提出了针对维纳滤波器缺点的全新解决方案， 这种方案就是现在仍在广泛用于数据处理以及除噪声领域的卡尔曼滤波 方法，也就是说卡尔曼滤波是对维纳滤波器的改进版本。那么就
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2024-05-20 10:42:23
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https://blog.csdn.net/tiandijun/article/details/72469471
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2019-05-04 20:56:25
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假设有个小车在道路上向右侧匀速运动，我们在左侧安装了一个测量小车距离和速度传感器，传感器每1秒测一次小车的位置s和速度v，如下图所示。
我们用向量xt来表示当前小车的状态，该向量也是最终的输出结果，被称作状态向量（state vector）：
由于测量误差的存在，传感器无法直接获取小车位置的真值，只能获取在真值附近的一个近似值，可以假设测量值在真值附近服从高斯分布。
如下图所示，测量值
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2019-08-24 18:16:00
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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。 一. 卡尔曼滤波理论回顾 状态方程： 测量方程： xk是状态向量，zk是测量向量，Ak是状态转移矩阵，uk是控制向量，Bk是控制矩阵，wk是系统误差（噪声），Hk是测量矩阵，vk是测量误差（噪声）。
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2023-10-27 00:12:29
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之前有关卡尔曼滤波的例子都比较简单，只能用于简单的理解卡尔曼滤波的基本步骤。现在让我们来看看卡尔曼滤波在实际中到底能做些什么吧。这里有一个使用卡尔曼滤波在窗口内跟踪鼠标移动的例子，原作者主页:http://home.wlu.edu/~levys/首先，第一步是选取状态变量，这里选择系统状态变量为x=[x, y]T ，即状态变量选为鼠标在窗口内的位置。通过鼠标事件响应的回调函数可以获得鼠标
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2023-11-05 22:57:15
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参考内容：B站的DR_CAN的卡尔曼滤波器视频1、状态空间方程 &nb
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2023-07-10 09:44:48
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1从基础卡尔曼滤波到互补卡尔曼滤波卡尔曼滤波自从1960被Kalman发明并应用到阿波罗登月计划之后一直经久不衰，直到现在也被机器人、自动驾驶、飞行控制等领域应用。基础卡尔曼滤波只能对线性系统建模；扩展卡尔曼滤波对非线性方程做线性近似以便将卡尔曼滤波应用到非线性系统。后来研究者发现将系统状态分成主要成分和误差，并将卡尔曼滤波用来预测误差，会使得系统的近似程度更高，效果更好。在姿态解算任
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2023-12-15 15:36:27
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文章目录一、卡尔曼滤波有什么用？二、卡尔曼滤波是什么？状态观察器（1）状态观察器有什么作用？（2）状态观察器的组成最佳状态估计器卡尔曼滤波器三、进一步学习 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。一、卡尔曼滤波有什么用？数据A不能直
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2023-12-16 18:45:18
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0 引言在捷联惯导工程实践[6]中，我们希望陀螺仪能够非常精确的获取信息，或者说希望陀螺仪能非常准确的地反映观测量（加速度，磁场等）[6,7]的真实值，但是这个过程或多或少是受到噪声干扰的，导致测量的不准确；为了能够让陀螺仪在状态更新时做到准确，必须对状态变量和观测量进行数据融合和滤波，从而尽最大限度的降低噪声的干扰。最常用也最有效的方法非卡尔曼滤波莫属，其在处理高斯模型的系统上效果颇佳；随着计算
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2023-12-28 13:59:39
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# 卡尔曼滤波器的 Python 实现
卡尔曼滤波器（Kalman Filter）是一种用于估计动态系统状态的算法，广泛应用于控制、导航、信号处理等领域。它基于线性系统和高斯噪声的假设，通过对测量数据的融合，实现对系统状态的最佳估计。
本文将分别介绍卡尔曼滤波器的基本原理、数学推导，以及如何在 Python 中实现这一算法，并通过示例进行演示。
## 卡尔曼滤波器的基本原理
卡尔曼滤波器的
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。它是一种纯粹的时域滤波器。卡尔曼滤波在技术领域有许多的应用，比如飞行导航控制，机器人运动规划等控制领域。卡尔曼滤波适用于如下系统控制模型： X(K) = AX(K-1) + BU(K-1) + W(K-1); Z(K) = HX(K) + V(K); 其中 A是作用在X(K−1)上的状态变换
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2023-08-29 19:57:38
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卡尔曼滤波主要根据系统状态方程，通过系统输入输出作为观测数据，来不断迭代修正预估的逻辑，实现对系统状态的最优估计。可以这么理解，卡尔曼滤波是一种闭环估计方法，通过当前时刻的观测与上一时刻对当前时刻的估计对比，来调整估计路线，使得估计方法始终趋向于方差最小的方向。理论公式比较复杂，需要花时间去体会理解，想细研究的朋友建议直接去找一篇相关论文学习(其实研究之后几天就又忘了 )。开始正题，我们想
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2024-05-04 11:43:03
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