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] )。
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posted @ 2022-06-27 11:34
06 2022 档案
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
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posted @ 2022-06-24 10:47
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
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posted @ 2022-06-24 09:41
