07 2022 档案

卡尔曼滤波(七)——非线性系统
摘要:非线性系统卡尔曼滤波,又叫“扩展卡尔曼滤波” 模型公式: Xk=AXk-1+BUk+Wk-1 Zk = HXk + Vk p(w) ~ N(0,Q) p(v) ~ N(0,R) 预测: 先验值:X-k = AX^k-1 + BUk-1 先验协方差:P-k = A Pk-1 AT + Qk-1 校正: 阅读全文

posted @ 2022-07-06 15:17 耀礼士多德 编辑

卡尔曼滤波(六)——二维例子
摘要:一维例子 使用尺子测量一段距离: Z1 = 6.5mm,σ1 = 0.2mm Z2 = 7.3mm,σ2 = 0.4mm 如何求最优估计? 根据模型: Xk=AXk-1+BUk+Wk-1 Zk = HXk + Vk Q =E(WWT)= E( [w1,w2]T [w1,w2] )。 理解办法: 1. 阅读全文

posted @ 2022-07-05 17:31 耀礼士多德 编辑

卡尔曼滤波(五)——协方差矩阵
摘要:模型公式: Xk=AXk-1+BUk+Wk-1 Zk = HXk + Vk 卡尔曼增益:Kk = P-kHT / (HP-kHT + R) 观测值协方差阵: R = E(VVT) = E( [v1,v2]T [v1,v2] ) 模型协方差阵:Q =E(WWT)= E( [w1,w2]T [w1,w2 阅读全文

posted @ 2022-07-05 15:36 耀礼士多德 编辑

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