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随笔分类 -
卡尔曼滤波
Kalman Filter-4精通
摘要:#1.公式回顾 比对一下下面的离散控制系统 #2.机器人应用举例 #陀螺仪滤波 代码 #视觉跟随装甲板
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2022-02-19 18:01
筷点雪糕侠
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Kalman Filter-3放弃
摘要:#1.卡尔曼公式详解 - 重点!!! 预测当前的值也叫先验估计
^
x
−
t
=
F
^
x
t
−
1
+
B
μ
t
−
1
x
^
t
−
=
F
x
^
t
−
1
+
B
μ
t
−
1
基于之前的最优估计来推出当阶段的先验估计 协方差公式
P
−
t
=
F
P
t
−
1
F
T
+
Q
P
t
−
=
F
P
t
−
1
F
T
+
Q
\(P_t^- 是\hat x_t^时刻的协方差矩
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posted @
2022-02-19 18:00
筷点雪糕侠
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Kalman Filter-2进阶
摘要:#1.状态空间表达式
x
k
是
当
前
状
态
的
状
态
值
,
k
是
当
前
值
,
x
k
−
1
上
一
个
时
刻
该
状
态
的
值
x
k
是
当
前
状
态
的
状
态
值
,
k
是
当
前
值
,
x
k
−
1
上
一
个
时
刻
该
状
态
的
值
u
k
,
x
k
的
输
入
u
k
,
x
k
的
输
入
w
k
过
程
噪
声
w
k
过
程
噪
声
A
状
态
转
移
矩
阵
A
状
态
转
移
矩
阵
B
控
制
矩
阵
B
控
制
矩
阵
y
k
观
测
量
y
k
观
测
量
v
k
观
测
噪
声
,
和
观
测
器
的
误
差
有
关
v
k
观
测
噪
声
,
和
观
测
器
的
误
差
有
关
C
某
种
关
系
C
某
种
关
系
##案例
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2022-02-19 14:20
筷点雪糕侠
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Kalman Filter-1入门
摘要:#1.引入 将信号过滤后更趋于真实值,去掉噪声 #2.适用系统 两个要求 1.线性系统: 1.1 叠加性 一个系统y的输出由另外两个系统y_1,y_2的输出叠加而成 1.2 齐次性 输入x增加k倍,输出y也增加k倍 2.高斯分布:噪声满足高斯分布 #3.宏观意义 滤波即加权 将高频信号(噪声)权重降
阅读全文
posted @
2022-02-19 13:36
筷点雪糕侠
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最新评论
1. Re:图像识别-OSTU阈值分割
感觉OSTU大津算法 还是挺优秀的
--Yangliuly1
2. Re:贝叶斯估计-共轭先验分布
写的不错啊 兄弟 收藏了哈
TIM
--jianzizai
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