06 2022 档案

卡尔曼滤波(三)—— 主体公式推导
摘要:公式推导 Xk=AXk-1+BUk+Wk-1 Zk = HXk + Vk 对于Wk-1 ,其概率分布 P(W) 服从(0,Q),Q是协方差矩阵。 假设 X = [x1,x2]T,那么其中误差为w = [w1,w2]T, 其协方差为 Q =E(WWT)= E( [w1,w2]T [w1,w2] )。 阅读全文

posted @ 2022-06-27 11:34 耀礼士多德 编辑

卡尔曼滤波(二)
摘要:数据融合 有两个测量设备,分别有: 测量值:Z1 = 30 ,测量误差 σ1 = 2 测量值:Z2 = 32,测量误差 σ2 = 4 服从正态分布: 如果将设备编号1、2视为测量次数,那么: 按照卡尔曼滤波的算法: 估计值 Z^ = Z1 + K(Z2 - Z1),K:卡尔曼增益 K∈ [ 0, 1 阅读全文

posted @ 2022-06-24 10:47 耀礼士多德 编辑

卡尔曼滤波(一)
摘要:卡尔曼滤波,又名: 最优化、递归、数字处理算法,其实是【观测器】多一点。 主要是对【不确定性】的数据,进行分析和预测。 【不确定性】: 1. 不存在完美的数学模型。(例如:小车的运动轨迹不确定) 2. 系统的扰动不可控,很难建模。 3. 测量传感器存在误差。 例如:测量硬币 测量一个硬币,共测量k次 阅读全文

posted @ 2022-06-24 09:41 耀礼士多德 编辑

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