2018年8月12日
无人驾驶技术之Kalman Filter原理介绍
摘要： 基本思想 以K-1时刻的最优估计Xk-1为准，预测K时刻的状态变量Xk/k-1，同时又对该状态进行观测，得到观测变量Zk,再在预测与观之间进行分析，或者说是以观测量对预测量进行修正，从而得到K时刻的最优状态估计Xk。 具体实例 设一个机器人有两个状态量，分别为位置P,速度V。在这里记为： 卡尔曼滤波 阅读全文
posted @ 2018-08-12 11:39 Andjsmile 阅读(1043) 评论(0) 推荐(0) 编辑