关于卡尔曼滤波

我们在上一篇文章中通过一个简单的例子算是入门卡尔曼滤波了,本文将以此为基础讨论一些技术细节. 卡尔曼滤波(Kalman Filter) http://blog.csdn.net/baimafujinji/article/details/50646814 在上一篇文章中,我们已经对HMM和卡尔曼滤波的关联性进行了初步的讨论.参考文献[3]中将二者之间的关系归结为下表. 上表是什么意思呢?我们其实可以下面的式子来表示,其中,w 和 v 分别表示状态转移 和 测量 过程中的不确定性,也即是噪声,既然是

-------这篇文章就作为放弃ACM比赛转行到电子设计大赛的开始吧,ACM比赛真的太需要时间了,准确的说对于我这样的菜鸟而言太浪费时间了,但是话说回来两年时间从中真心收获了很多 我是不理解卡尔曼滤波的原理啊,但是用这个库函数做个平衡车是绝对没问题 ,所以不理解没太大问题,只要知道它是用来融合加速度计 和 陀螺仪测定角度的.这个角度相对单纯求得的角度会更加精确,既然我弄不明白滤波的原理,下面我会特别详细的说明一下此库函数用到的变量,毕竟有很多人还是想弄明白的. Q_angle:相对于加速度计的噪

这段时间有个卡尔曼滤波的作业,正好在刑波(Eric Xing)的概率图模型课程上也谈到了这一点,所以从这个角度来阐述卡尔曼滤波,同时介绍其中用到的条件高斯分布的推导过程.这一推导过程来自于<模式识别与机器学习>(PRML). 1. 条件高斯分布 本节要解决的问题是已知,,计算. 按照的划分方法,可以将均值和协方差矩阵分块如下所示.(其中协方差矩阵是对称的) 为简单起见,记,同时分块为 多维高斯分布可表示为 计算 该式同时可表示为 也服从高斯分布,所以我们只需计算均值和协方差矩阵即可.由上式可知

为了可以更加容易的理解卡尔曼滤波器,这里会应用形象的描述方法来讲解,而不是像大多数参考书那样罗列一大堆的数学公式和数学符号.但是,他的5条公式是其核心内容.结合现代的计算机,其实卡尔曼的程序相当的简单,只要你理解了他的那5条公式. (为了更明白说明,借助一篇文章中的卡尔曼运算框图,它通过卡尔曼滤波算法将加速度计.电子罗盘测得的数据作为观测值,然后分别与陀螺仪测得的数据进行融合,得到更加精确的姿态数据) 在介绍他的5条公式之前,先让我们来根据下面的例子一步一步的探索. 假设我们要研究的对象是一个房

晚上设计了一个最简单的卡尔曼滤波算法.一维数据,过程噪声协方差和测量噪声协方差都为常数(如果是动态的,就是自适应卡尔曼了).滤掉高斯白噪声.

过程方程: X(k+1) =  A X(k) + B U(k) + W(k)               >>>>式1 测量测方程: Z(k+1) =  H X(k+1)+ V(k+1)                  >>>>式2 A和B是系统参数,对于多模型系统,他们为矩阵:H是测量系统的参数,对于多测量系统,H为矩阵.W(k)和V(k)分别表示过程和测量的噪声.他们被假设成高斯白噪声,他们的协方差 分别是Q,R.为了不失一般性,下面的讨论中将X,Z都

0 引言 在捷联惯导工程实践[6]中,我们希望陀螺仪能够非常精确的获取信息,或者说希望陀螺仪能非常准确的地反映观测量(加速度,磁场等)[6,7]的真实值,但是这个过程或多或少是受到噪声干扰的,导致测量的不准确:为了能够让陀螺仪在状态更新时做到准确,必须对状态变量和观测量进行数据融合和滤波,从而尽最大限度的降低噪声的干扰. 最常用也最有效的方法非卡尔曼滤波莫属,其在处理高斯模型的系统上效果颇佳:随着计算机技术的发展,Kalman滤波的计算要求和复杂性已不再成为其应用中的阻碍,并且越来越受到人们的青

卡尔曼滤波器简介 近来发现有些问题很多人都很感兴趣.所以在这里希望能尽自己能力跟大家讨论一些力所能及的算法.现在先讨论一下卡尔曼滤波器,如果时间和能力允许,我还希望能够写写其他的算法,例如遗传算法,傅立叶变换,数字滤波,神经网络,图像处理等等. 因为这里不能写复杂的数学公式,所以也只能形象的描述.希望如果哪位是这方面的专家,欢迎讨论更正. 卡尔曼滤波器 – Kalman Filter 一.什么是卡尔曼滤波器(What is the Kalman Filter?) 在学习卡尔曼滤波器之前,首先看看

假设你开车进入隧道,GPS信号丢失,现在我们要确定汽车在隧道内的位置.汽车的绝对速度可以通过车轮转速计算得到,汽车朝向可以通过yaw rate sensor(A yaw-rate sensor is a gyroscopic device that measures a vehicle’s angular velocity around its vertical axis. )得到,因此可以获得X轴和Y轴速度分量Vx,Vy 首先确定状态变量,恒速度模型中取状态变量为汽车位置和速度: 根据运动学定