概述 首先明确一下卡尔曼滤波的基本概念：可参考知乎诸位大神的“如何通俗易懂地描述卡尔曼滤波“，这里我也稍微说明一下。 所谓卡尔曼滤波就是当你在测量一个值时，同时拥有模型估计和直接测量两种方式，但是两种方式都不太准确，于是就可以用卡尔曼增益系数来分配两种方式的可信度权重，以得出新的估计值，并以新估计值为基础，更新卡尔曼增益系数重新分配权重，逐步逼近真实值。卡尔曼增益系数却决于两种方式的方差，哪个更
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2024-02-29 10:54:33
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1.卡尔曼原理中值滤波法是一种非线性平滑技术。卡尔曼滤波是一种线性最优滤波器。卡尔曼滤波是一个最优化自回归数据处理算法。 从机器学习和数据挖掘的角度来说，滤波是一个理性智能体为了把握当前状态以便进行理性决策所采取的行动。比如，前两天我们没出门，但是我们可以从房间里观察路上的行人有没有打伞（观测状态）来估计前两天有没有下雨（真实状态）。基于这些情况，现在我们要来
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2024-03-12 04:50:09
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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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2023-12-22 20:11:06
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一、卡尔曼滤波的作用 卡尔曼滤波的一个典型实例是从一组有限的，包含噪声的，对物体位置的观察序列（可能有偏差）预测出物体的位置的坐标及速度。在很多工程应用(如雷达、计算机视觉)中都可以找到它的身影。同时，卡尔曼滤波也是控制理论以及控制系统工程中的一个重要课题。例如,对于雷达来说，人们感兴趣的是其能够跟踪目标。但目标的位置、速度、加速度的测量值往往在
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2023-11-02 19:51:39
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卡尔曼滤波是最好的线性滤波，但是需要推导的公式教多，也很细，这里推荐一个B站博主视频讲解的关于卡尔曼滤波，讲的很好，很细，适合小白学习，链接地址为：添加链接描述。如果完全没接触过卡尔曼滤波的，建议从第一集开始学习。 下面是我跟着这位博主学习后，再加上其他大神写的代码，融入我自己的理解，对代码进行修改后的版本，每一个部分都有详细的注释，更加的通俗易懂，希望能帮助到需要快速上手卡尔曼滤波的学习者。卡尔
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2023-09-18 05:12:15
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简单的介绍一下卡尔曼滤波器的关键的5个公式。引入一个离散控制过程的系统。该系统可用一个线性随机微分方程来描述： X(k)=A X(k-1)+B U(k)+W(k) 再加上系统的测量值： Z(k)=H X(k)+V(k)上两式子中，X(k)是k时刻的系统状态，U(k)是k时刻对系统的控制量。A和B是系统参数，对于多模型系统，他们为矩阵。Z(k)是k时刻的测量值，H是测量系统的参数，对于多测量系
1 原理理解1.1 比较严谨的理解卡尔曼滤波是一种估计算法，核心思想是在不确定系统中估计出最优状态， 使系统整体误差最小。基本应用场景是：系统有一个预测值和一个观测值， 这个时候就可以用卡尔曼滤波对这2个结果进行一个融合估计。卡尔曼滤波分为2个步骤： 预测和更新预测：更新： 其中：是转态转移矩阵，是控制矩阵，是控制变量， 是状态变量是状态变量协方差矩阵， 为处理噪声协方差矩阵是观测矩阵， 是观测噪
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2023-10-07 17:53:11
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本文使用 Zhihu On VSCode 创作并发布
0 前言卡尔曼滤波（Kalman Filter，KF）以贝叶斯滤波为理论基础，并通过假设状态量随机变量（以下简称状态量）、观测量均服从正态分布，假设过程噪声、观测噪声均服从均值为 0 的正态分布，以及假设状态转移函数和观测函数均为线性函数，实现对连续型随机过程的递推状态估计。简言之，卡尔曼滤波是在贝叶斯滤波框架下求解线
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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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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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
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2024-02-22 15:11:26
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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。
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2023-11-06 12:37:26
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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。卡尔曼滤波器也叫做最佳线性滤波器，其优点有很多：简单、占用内存小、速度快。同时卡尔曼滤波器还是时域滤波器(不需要进行频域的变换)。用一个简单的例子来介绍卡尔曼滤波器的原理： 假设一台汽车在路上行
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2023-07-28 09:13:36
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卡尔曼滤波原理详解（一）前言数据融合的思想例子引入卡尔曼增益推导 前言本文是对卡尔曼滤波学习的记录，主要参照了DR_CAN老师的视频进行学习。虽然网上有很多卡尔曼滤波原理介绍的相关博客，但像DR_CAN老师讲解的如此详细的却不多，我也将自己跟随老师学习的记录下来。 卡尔曼滤波是一种滤波技术，或者说状态估计方法（state estimation）/Linear Least-Mean-Squares
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2023-11-03 16:44:57
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卡尔曼滤波算法应用Kalman算法简介Kalman算法应用场景Kalman滤波和贝叶斯滤波的关系Kalman滤波计算步骤Kalman计算公式和opencv对应关系Kalman代码参数Kalman代码步骤Kalman五大过程示意图Kalman参数调整Kalman代码实现 Kalman算法简介1.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
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2023-11-08 23:52:14
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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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我们假设有一辆运动的汽车，要跟踪汽车的位置 p 和速度 v，这两个变量称为状态变量，我们使用状态变量矩阵 来表示小车在 t 时刻的状态，那么在经过 Δt 的时间之后，当前时刻的位置和速度分别为： &nb
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2023-07-12 14:04:12
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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。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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这两天学习了一些卡尔曼滤波算法的相关知识。相比其它的滤波算法，卡尔曼滤波在对计算量需求非常之低，同时又能达到相当不错的滤波结果。1. 算法原理网上看到一篇文章http://www.bzarg.com/p/how-a-kalman-filter-works-in-pictures/对卡尔曼滤波讲解的十分形象透彻，国内也有这篇文章的中文翻译版，链接：，这里还是先简单的介绍一下。卡尔曼滤波实质上就是基于
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2023-08-01 21:44:14
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# 卡尔曼滤波算法的 Python 实现及应用
卡尔曼滤波（Kalman Filtering）是一种用于估计动态系统状态的数学方法。其基本思想是，通过一系列观测数据来估计一个变量的真实值，并在每一次新的观测到来时更新这个估计结果。卡尔曼滤波在工程、机器人、金融等领域有广泛的应用。
## 卡尔曼滤波基本原理
卡尔曼滤波算法由两大部分组成：预测步骤和更新步骤。预测步骤是根据上一个状态的估计和系统
