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2018年4月12日
kalman滤波(二)---扩展kalman滤波[EKF]的推导
摘要: 一.状态估计的解释 我们知道每个方程都受噪声的影响,这里把位姿x和路标y看成服从某种概率分布的随机变量。因此我们关心的问题就变成了:当我们已知某些运动数据u和观测数据z时,如何确定状态量x,y的分布?比较常见且合理的情况下,我们假设状态量和噪声项服从高斯分布 这意味着在程序中只需存储它们的均值和协方
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posted @ 2018-04-12 11:50 Jessica&jie
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