今天主要介紹一下卡爾曼濾波器，所謂卡爾曼濾波器其實是一種最優化遞迴數字處理演算法( optimal recursive data processing algorithm )。卡爾曼濾波器應用
既然我們有了測量儀器，這些測量儀器可以目標給出準確測量值。還需要卡爾曼濾波器進行估計嗎? 下面解釋一下為什麼需要卡爾曼
我們拿到這些測量資料後，如果有人問你對該值的估計值是多少，我們通常會使用均值作為估計值給出答案。
在求均值基礎上，我們通過進行化簡和推導來看一些規律，從規律我們可以發現一些微妙的資訊。
這裡的
(kalman gain) 卡爾曼增益，也叫做卡爾曼濾波。從公式來看
是於上一次的
有關，這就是一種遞迴的思想。
我們先引入估計誤差
這裡 est 表示估計，而 e 表示誤差，然後引入乙個測量誤差
其中 mea 表示測量 e 同樣在這裡也表示誤差。
卡爾曼濾波器解決問題步驟，
要測量的物件實際長度為
而給出估計值為
，給出估計誤差為
，測量值為
測量誤差
卡爾曼 基礎卡爾曼濾波
卡爾曼濾波器是一種基礎 定位演算法。原理非常簡單易懂。核心過程可以用乙個圖說明 本質上就是這兩個狀態過程的迭代，來逐步的準確定位。更新 更具感測器獲取到比較準確的位置資訊後來更新當前的 問位置，也就是糾正 的錯誤。你可能要問為什麼有感測器的資料了還要進行更新？因為在現實世界中感測器是存在很多雜訊干擾...
卡爾曼 Simulink之卡爾曼濾波
卡爾曼濾波主要根據系統狀態方程，通過系統輸入輸出作為觀測資料，來不斷迭代修正預估的邏輯，實現對系統狀態的最優估計。理 式比較複雜，需要花時間去體會理解，想細研究的朋友建議直接去找一篇相關 學習 其實研究之後一天就又忘了 卡爾曼基本迭代公式 基於上面的5個等式，我們可以搭建出卡爾曼濾波的基本模型 為了...
卡爾曼濾波
卡爾曼濾波演算法 首先引入乙個離散控制過程的系統，用乙個線性隨機微分方程來描述 x k a x k 1 b u k w k 系統的測量值 z k h x k v k x k 是k時刻的系統狀態，u k 是k時刻對系統的控制量。a和b是系統引數，對於多模型系統，他們為矩陣。z k 是k時刻的測量值，h...