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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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卡尔曼滤波是一种用于估算线性动态系统状态的优化算法,其基础数学理论为贝叶斯定理,将传感器测量值和系统模型的预测值进行融合,得到对系统状态的估计。
关于卡尔曼这部分内容,一直思考怎么用通俗易懂的方式来按照自己的理解梳理。但是无奈,总是绕不开用数学的方法表达那 5 个关键的公式。不论是在B站,还是各个...
卡尔曼滤波(Kalman Filter)是一种线性动态系统的状态估计算法,广泛应用于信号处理、导航、控制等领域。 卡尔曼滤波的优点 1.1 高效性 卡尔...
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Poly-MOT跟踪效果的直接对比,也体现了文章的核心思想,就是为不同类别建立不同的运动模型。汽车使用他们设计的CTRA模型,摩托车使用他们设计的Bic...
然而不论是地图还是脚程估算都存在的较大误差,此时我们为了得到更准确的所处位置,可以结合地图与脚程来对当前位置进行估算。比如:A地到B地大约10公里,凭我...
只要是存在不确定信息的动态系统,卡尔曼滤波就可以对系统下一步要做什么做出有根据的推测。即便有噪声信息干扰,卡尔曼滤波通常也能很好的弄清楚究竟发生了什么,...
2023-02-10 标签:卡尔曼滤波 1210 0
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