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
转载
2023-10-21 23:41:36
186阅读
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
转载
2023-12-11 12:29:42
89阅读
https://blog.csdn.net/tiandijun/article/details/72469471
转载
2019-05-04 20:56:25
716阅读
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
转载
2019-08-24 18:16:00
220阅读
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）。
转载
2023-10-27 00:12:29
88阅读
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
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
转载
2023-11-05 22:57:15
85阅读
在学习卡尔曼滤波器之前，首先看看为什么叫“卡尔曼”。跟其他著名的理论（例如傅立叶变换，泰勒级数等等）一样，卡尔曼也是一个人的名字，而跟他们不同的是，他是个现代人！ 1. 卡尔曼全名Rudolf Emil Kalman，匈牙利数学家，1930年出生于匈牙利首都布达佩斯。1953，1954年于麻省理工学院分别获得电机工程学士及硕士学位。1957年于哥伦比亚大学获得博士学位。我们现在要学习的卡尔曼滤波器
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
转载
2023-07-10 09:44:48
200阅读
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
转载
2023-12-16 18:45:18
46阅读
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
转载
2023-12-15 15:36:27
62阅读
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
转载
2023-12-28 13:59:39
31阅读
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
转载
2023-08-29 19:57:38
148阅读
# 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
卡尔曼滤波说明 什么是卡尔曼滤波：你可以在任何含有不确定因素的动态系统里使用卡尔曼滤波，而且你应该可以通过某种数学建模对系统下一步动向做一个大概的预测。尽管系统总是会受到一些未知的干扰，但是卡尔曼滤波总是可以派上用场来提高系统预估的精确度，这样你就可以更加准确地知道到底发生了什么事情(系统状态是如何转移的)。卡尔曼是使用已有的测量数据和观测数据，再结合两者这件的协方差等参数估计系统下一步
接触卡尔曼滤波的渊源最近因为项目需要，需要对经某种途径获取到的数据进行处理，数据大概就是从某种传感器那里来的，现在假定这个数据是某个网络的阻抗。获取到数据之后，发现数据是波动的，并且波动的范围比较大，我将数据记录后使用excel绘出图形，发现数据好像是周期性波动的。在这种情况下我首先想到的便是一阶滞后滤波，因为之前有项目用到过，但是效果不是很理想(可能因为某些参数调的不对)，使用均值滤波后的值也是
卡尔曼滤波（Kalman filtering）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。 顺带提一下协方差矩阵，下面会用到。协方差矩阵： 以下来源： 卡尔曼滤波的作用：可以在任何具有不确定信息的动态系统中使用卡尔曼滤波，对系统下一步的走向进行有根据的预测
转载
2023-10-17 21:40:46
122阅读
卡尔曼滤波器又叫最佳线性滤波器，好处有实现简单，纯时域（无须频域变换）所以在工程上又很广泛的应用。因为它只能描述状态与状态之间的线性关系。 既然是线性关系，所以就可以用矩阵表示出来（如下图） 。图中的式子为状态预测公式，其中的 FtFt才是最佳的估计值。有了状态预测公式就可以推测下一时刻的状态，但是推测总是含有噪声的，噪声越大，不确定性就越大。可以用协方差矩阵来衡量一次推测的不确定性一维情况：二维
### 如何在 Java 中实现卡尔曼滤波器
卡尔曼滤波器是一种对线性动态系统状态进行估计的有效工具，广泛应用于信号处理和控制系统中。在这篇文章中，我将逐步教你如何在 Java 中实现卡尔曼滤波器。
#### 处理流程概述
在实现卡尔曼滤波器之前，我们可以先概述一下整个处理流程。以下是一个简单的步骤表：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 定义卡尔曼滤
