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标签 > 卡尔曼滤波
卡尔曼滤波(Kalman filtering)一种利用线性系统状态方程,通过系统输入输出观测数据,对系统状态进行最优估计的算法。
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或许我们知道一些机器人如何运动的信息:例如,机器人知道发送给电机的指令,知道自己是否在朝一个方向移动并且没有人干预,在下一个状态,机器人很可能朝着相同的...
就是这样,卡尔曼滤波器就不断的把covariance递归,从而估算出最优的温度值。他运行的很快,而且它只保留了上一时刻的covariance。上面的Kg...
在智能服务机器人逐渐成为行业风口浪尖的今天,移动机器人的身影越来越多地出现在人们身边。相信随着传感技术、智能技术和计算技术等的不断提高,智能移动机器人一...
卡尔曼滤波是一种估计和预测系统状态的方法,通过将测量数据和系统模型结合,实现对系统状态的最优估计。它在控制、通信、导航等领域具有广泛应用。 卡尔曼滤波的...
卡尔曼滤波(Kalman filter)是一种高效的自回归滤波器,它能在存在诸多不确定性情况的组合信息中估计动态系统的状态,是一种强大的、通用性极强的工具。
基于扩展卡尔曼滤波EKF的无感控制+Matlab/Simulink仿真案例
本章节采用扩展卡尔曼滤波进行永磁同步电机的无传感器控制,首先分析了扩展卡尔曼滤波的原理,然后基于扩展卡尔曼滤波对PMSM进行状态估计,最后通过Matla...
回忆一下HMM的基本模型(例如以下图所看到的)。当中涂有阴影的圆圈(yt-2, yt-1, yt)相当于是观測变量,空白圆圈(xt-2, xt-1, x...
一套基于扩展卡尔曼滤波的GNSS/INS组合导航系统算法代码
随着自动驾驶和智能无人系统的发展,复杂环境下连续准确的定位定姿需求日益增加。
RSSI测试是指通过低功耗蓝牙(BLE)接收到的信号能量强弱来映射距离。BLE在广播或者连接模式下都可以接收到另一方的数据包,以及对应的信号强度(RSSI)。
卡尔曼滤波的最终输出是,真实的状态为,令 对误差的平方求最小值,同样可以推导出公式(1-5)到公式(1-7)。因此卡尔曼滤波器也是系统状态的最优估计。
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