卡尔曼滤波器在1960年被卡尔曼发明之后，被广泛应用在动态系统预测。
原创
2023-08-12 09:27:54
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本篇译文翻译自 The Extended Kalman Filter : An Interactive Turorial for Non-Experts. 原文本文惯例及说明 ：译文中的Demo请至原文处运行最好具有高等数学和线性代数基础本文基本原理和飞控中的EKF代码实现之间是有差距的在接触 OpenPilot 和 Pixhawk飞控时，我经常遇到关于EKF的参考。我谷歌搜索 EKF，引导我到不
毫米波雷达的数据
毫米波雷达观察世界的方式与激光雷达有所不同。激光雷达测量的原理是光的直线传播，因此在测量时能直接获得障碍物在笛卡尔坐标系下x方向、y方向和z方向上的距离；而毫米波雷达的原理是多普勒效应，它所测量的数据都是在极坐标系下的。
如下图所示，毫米波雷达能够测量障碍物在极坐标下离雷达的距离ρ、方向角ϕ以及距离的变化率（径向速度）ρ'，如下图所示。
扩展卡尔曼滤波器理论
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2019-08-31 16:38:00
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在阅读本篇博客之前希望读者已经具备线性卡尔曼滤波器的基础，或者提前研读我的前一篇关于线性卡尔曼滤波器的文章：线性卡尔曼滤波算法及示例。下面不说废话，直奔主题了。一、扩展卡尔曼滤波器（EKF）理论基础扩展Kalman滤波器算法实质上是一种在线线性化技术，即安装估计轨道进行线性化处理—-泰勒级数展开，再进行线性的Kalman滤波。实际非线性滤波处理，通常对过程噪声和观测噪声近似为高斯分布，协方差分别为
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2023-10-16 22:19:38
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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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参考内容：书籍《卡尔曼滤波原理及应用------matlab仿真》这本书对kalman算法的解析很清晰，MATLAB程序很全，适合初学者（如有侵权，请联系删除(qq:1491967912)） EKF滤波算法是建立在KF滤波算法的基础上，核心思想是，对于非线性系统，首先对滤波值的非线性函数展开成泰勒级数但只保存一阶及以下部分（舍去二阶和高阶部分），
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2023-09-06 13:42:22
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# 扩展卡尔曼滤波器（EKF）在 Python 中的实现
扩展卡尔曼滤波器（EKF）是一种广泛应用于非线性动态系统的状态估计与滤波技术。与标准的卡尔曼滤波器相比，EKF能够处理非线性系统，通过对非线性函数进行线性化，使得状态估计更加准确。本文将介绍EKF的基本概念和原理，并通过代码示例展示如何在Python中实现这一算法。
## EKF的基本原理
EKF的基本思想是通过预测和更新两个步骤实现
# Python 实现扩展卡尔曼滤波器
扩展卡尔曼滤波器（EKF）是一种用于估计动态系统状态的有效方法，适用于非线性系统。本文将通过具体的步骤及代码演示，教会您如何使用 Python 实现扩展卡尔曼滤波器。我们将分解整个过程为几个关键步骤，并对每一步进行详细讲解。
## 整体流程
首先，以下是实现扩展卡尔曼滤波器的整体流程：
```markdown
| 步骤 | 描述
卡尔曼滤波学习路线1. 原理卡尔曼滤波（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。2. 目的这篇文章主要是自己同样在学习 Kalman filter 的过程中，总结出一套学习的路线，能够让你在了解 Kalman filter 能够有一个清晰的路线4
# 扩展卡尔曼滤波（EKF）在Python中的实现指南
扩展卡尔曼滤波（EKF）是一种用于状态估计的递归算法，根据非线性系统的动态模型和观察模型来更新状态估计。下面将为您提供一个实现EKF的步骤流程，以及相关的Python代码示例。
## 实现流程
我们可以将扩展卡尔曼滤波的实现分为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述
文章目录前言一、卡尔曼滤波原理最后对卡尔曼滤波的预测步和更新步公式进行总结：二、Matlab代码三、Python代码 前言本文主要讲解卡尔曼滤波的原理以及Matlab和python代码实现。一、卡尔曼滤波原理最后对卡尔曼滤波的预测步和更新步公式进行总结：二、Matlab代码%X(K)=F*X(K-1)+Q
%Y(K)=H*X(K)+R
%%%第一个问题，生成一段随机信号，并滤波
%生成一段时间
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2023-09-22 11:08:25
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# 扩展卡尔曼滤波的 Python 实现
扩展卡尔曼滤波（Extended Kalman Filter, EKF）是一种广泛应用于非线性动态系统状态估计的方法。它的基本思想是将非线性模型在当前状态附近线性化，从而通过采用卡尔曼滤波求得系统的状态。本文将通过一个简单的 Python 示例来演示扩展卡尔曼滤波的实现过程，并对其工作原理进行详细解析。
## 扩展卡尔曼滤波的基本原理
扩展卡尔曼滤波
前言本文分析卡尔曼滤波和扩展卡尔曼滤波，包括：思路流程、计算公式、简单案例等。滤波算法，在很多场景都有应用，感觉理解其思路和计算过程比较重要。目录一、卡尔曼滤波1.1 KF计算公式1.2 KF迭代过程1.3 KF使用说明二、卡尔曼滤波案例——多目标跟踪2.1 卡尔曼滤波器——预测阶段2.2 卡尔曼滤波器——更新阶段三、扩展卡尔曼滤波 EKF3.1 EKF计
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2023-12-13 09:47:28
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# Python实现扩展卡尔曼滤波
## 什么是卡尔曼滤波
卡尔曼滤波是一种用于估计系统状态的数学方法，其通过结合系统动态方程和测量数据，能够对系统状态进行最优估计。卡尔曼滤波分为标准卡尔曼滤波和扩展卡尔曼滤波两种。
标准卡尔曼滤波适用于线性动态系统和线性观测模型，而扩展卡尔曼滤波则可以处理非线性系统和非线性观测模型。
在实际应用中，很多系统都是非线性的，因此扩展卡尔曼滤波更为常见和实用。
2 扩展卡尔曼滤波算法介绍在介绍扩展卡尔曼滤波算法之前，我们先回忆一下之前介绍的卡尔曼滤波算法： 其中前两个公式为系统状态预测部分，后三个公式为系统的修正部分。其中整个系统最重要的是要通过公式将系统的模型和测量与状态之间的关系表示出来： 式中为系统矩阵，为控制矩阵，为观测矩阵。为目标在时刻的状态，为控制量，和分别为系统误差和测量误差。在线性卡尔曼滤波算法
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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扩展卡尔曼滤波的仿真案例，参考书为北航宇航学院王可东老师的Kalman滤波基础及Matlab仿真一、状态模型：二、测量模型： 状态方程和测量方程中的噪声均为期望为零的白噪声。三、状态模型和测量模型的线性化(Jacobian矩阵)：四、状态模型和测量模型的噪声矩阵及初始状态及协方差矩阵：五、C++ 仿真源码： EKF.h#pragma once
#include <fstream>
卡尔曼滤波器以其创建者 Rudolf E. Kalman 的名字命名，是一种数学算法，它提供递归方法，以最小化均方误差的方式估计系统的状态。它广泛应用于机器人、经济学、控制系统和计算机视觉。在计算机视觉领域，卡尔曼滤波器在跟踪应用中得到了广泛的应用。在本文中，我们将介绍您需要了解的有关扩展卡尔曼滤波器 （EKF） 的所有信息。最后，提供了一个使用 Python 代码的详细示例实际应用EK
文章目录扩展卡尔曼滤波器协方差Ref：首先从工程上看卡尔曼滤波算法。
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2022-01-15 10:46:39
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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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