目录一、衰减记忆法二、限定记忆法小结 几乎任何递推和迭代算法都有发散的可能，卡尔曼滤波也不例外。造成卡尔曼滤波发散的原因无外乎以下两点： 状态方程描述的动力学模型不准确，或者噪声的统计模型不准确，这样会使模型和量测值不匹配，导致发
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2023-08-04 11:44:02
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自适应卡尔曼滤波（adaptive kalman filter）是指利用观测数据校验预测值完成更新的同时，判断系统本身特性是否发生动态变化，从而对模型参数和噪声特性进行估计和修正，以改进滤波设计、缩小滤波的实际误差。KF 通过kalman理论认知，已知其预测更新的精度和准确性的保证都是基于协方差，通过设计的状态更新矩阵及伴随预测误差Q得到预测状态量和协方差x’,P’，从而基于观测值及伴随的观测误差
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2024-01-12 16:33:53
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自适应卡尔曼滤波（Adaptive Kalman Filtering）是一种用于估计系统状态的滤波器。它通过结合测量值和系统模型，能够对系统的状态进行更准确的估计。在实际应用中，自适应卡尔曼滤波常用于目标跟踪、导航和控制等领域。
下面我们将使用Python来实现一个简单的自适应卡尔曼滤波器，并对其进行科普。
## 1. 卡尔曼滤波器简介
卡尔曼滤波器是一种最优滤波器，它基于状态空间模型和高斯
原创
2023-09-28 08:44:32
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自适应卡尔曼滤波的多种形式在卡尔曼滤波量测更新过程中，按照平差中的数学模型分为函数模型和随机模型，那么动力学方法和观测方程均为函数模型，P和R矩阵的确定则为随机模型的建立。对于P矩阵来说，其核心思想在于重用当前时刻观测值。在融合初始化过程中，我们会对P矩阵进行初始化，之后随状态更新和量测更新而更新，一旦预测状态或者观测值突然出现问题，经验随机模型无法描述这种误差。因此，研究者们提出了自适应滤波，使
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2023-10-27 17:05:43
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Deepsort前身是SORT，全称为Simple Online and Realtime Tracking，中文名为简单在线实时追踪。SORT的的基本思想为用Faster R-CNN检测框检测出人所在的位置，用卡尔曼滤波预测出人所在的位置，最后对这两处检测结果用匈牙利算法做IOU匹配，IOU
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2024-09-05 12:36:54
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AEKF_SOC_Estimation函数使用二阶RC等效电路模型（ECM）和自适应扩展卡尔曼滤波器（AEKF）估计电池的端电压（Vt）和充电状态（SOC）。该函数将以下内容作为输入： · 电流(A)· 电压(V)· 温度(℃)该函数的输出为：· 估计SOC· 估计电压Vt· 电压Vt误差function [SOC_Estimated, Vt_Estimated, Vt_Err
# 使用自适应卡尔曼滤波实现定位
在本教程中，我们将逐步学习如何在Python中使用自适应卡尔曼滤波来实现定位。卡尔曼滤波器是一种用于估计系统状态并处理噪声的经典算法，非常适合用于定位和跟踪应用。我们将通过一系列步骤来逐步实现这一目标。
## 流程概述
首先，让我们看一下实现这一目标的基本流程：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 导入必要的库 |
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目录前言一、观测向量自适应抗差二、抗差自适应卡尔曼滤波1、抗差自适应卡尔曼滤波方程推导2、自适应因子三、抗差自适应卡尔曼滤波流程总结 前言在林荫道、城市峡谷等复杂环境下，GNSS观测值往往会出现大量粗差（由于环境原因大幅度偏离实际值），影响定位结果精度。同样，我们预设的动力学模型只是载体运动过程的近似描述，有时也会存在显著异常，影响定位精度。 抗差自适应卡尔曼滤波可用于缓解上述问题，其主要包含抗
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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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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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
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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最近做卡尔曼滤波跟踪的项目，看原理花了一天，再网上查找并看懂别人的kalman c++代码花了我近三天的时间。卡尔曼滤波就是纸老虎，核心原理不难，核心公式就5个，2个状态预测更新公式，3个矫正公式。这里只讲解线性kalman滤波模型，非线性kalman滤波可以用扩散kalman滤波算法。概述卡尔曼滤波算法从名称上来看落脚点是一个滤波算法，一般的滤波算法都是频域滤波，而卡尔曼滤波算法是一个时域滤波，
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2023-10-23 10:40:06
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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
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2024-05-14 21:01:48
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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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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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前面讲到DeepSORT的核心工作流程：（DeepSORT工作流程） 预测(track)——>观测（detection+数据关联）——>更新 下面我们来看一下算法具体的实现细节吧~主要涉及到卡尔曼滤波怎么进行的预测、如何的进行数据关联一、卡尔曼滤波
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2023-11-11 09:45:49
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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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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
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2024-01-11 15:20:34
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