01 2021 档案

贝叶斯滤波与卡尔曼滤波第九讲笔记《粒子滤波》

摘要：https://www.bilibili.com/read/cv5977119 应用最广泛原理最复杂术语最多重采样贝叶斯滤波是一切的起点状态方程观测方程 slam 请专注于非线性优化（图优化） + 激光slam , 不需要学pf （particle filter）因为滤波无法处理动态场阅读全文

posted @ 2021-01-07 22:34 清风oo 阅读(300) 评论(0) 推荐(0) 编辑

贝叶斯滤波与卡尔曼滤波第八讲代码

摘要：%https://www.bilibili.com/read/cv5562164%%%kalman filter %多看别人源代码 %多练 %生成一段时间t t = 0.1:0.01:1; L = length(t); %生成真实信号x，以及观测y x = zeros(1,L); y = x; %生阅读全文

posted @ 2021-01-03 22:33 清风oo 阅读(235) 评论(0) 推荐(0) 编辑

贝叶斯滤波与卡尔曼滤波第七讲笔记《卡尔曼滤波》

摘要：https://www.bilibili.com/read/cv5977025 学习的关键不在于有没有人来带你，而在于有没有恒心，勇气和毅力马尔可夫性：下个状态只与当前状态有关，跟更前面的状态无关 Markov Property: The future is independent of the 阅读全文

posted @ 2021-01-03 19:16 清风oo 阅读(294) 评论(0) 推荐(0) 编辑

贝叶斯滤波与卡尔曼滤波第六讲笔记《随机过程的贝叶斯滤波》

摘要：https://www.bilibili.com/read/cv58418113 建模：状态方程，观测方程状态方程：反应了Xk 与 Xk-1是什么关系状态方程: Xk = f(Xk-1) + Qk ; Qk : 预测噪声观测方程：Yk = h(Xk) + Rk ; Rk : 观测噪声观测方程阅读全文

posted @ 2021-01-03 18:40 清风oo 阅读(170) 评论(0) 推荐(0) 编辑

贝叶斯滤波与卡尔曼滤波第五讲笔记《似然概率与狄拉克函数》

摘要：https://www.bilibili.com/read/cv5841734 先验似然后验方差显著降低,不确定度减小,滤波阅读全文

posted @ 2021-01-02 22:40 清风oo 阅读(133) 评论(0) 推荐(0) 编辑

贝叶斯滤波与卡尔曼滤波第四讲笔记《连续随机变量贝叶斯公式》

摘要：https://www.bilibili.com/read/cv5841653 似然 likelihood ：哪个原因最有可能（最像）导致了结果似然概率：代表观测的准确度，衡量传感器不确定性，传感器精度。似然： P(观测 | 状态) 似然： P(果 | 因) 阅读全文

posted @ 2021-01-02 22:17 清风oo 阅读(219) 评论(0) 推荐(0) 编辑

贝叶斯滤波与卡尔曼滤波第三讲笔记

摘要：https://www.bilibili.com/read/cv5841593 阅读全文

posted @ 2021-01-02 18:50 清风oo 阅读(115) 评论(0) 推荐(0) 编辑

贝叶斯滤波与卡尔曼滤波第二讲笔记

摘要：l 阅读全文