-------------------------------------------------------Kalman滤波MHz的处理时间约.8ms-------------------------------------------------------float angle angle_dot 外部需要引用的变量 角度和角速度----------------------------
9Kalman滤波直观推导Kalman滤波实质是线性最小方差估计随机线性离散系统方程为过程噪声和观测噪声的统计特性假设满足如下条件设k时刻得到k次观测值且找到了的一个最优线性估计即是的线性函数(1)k时刻系统状态的预测估计值(2)k时刻系统观测值的预测估计值(3)获得k时刻观测值观测值与预测估计之间误差造成误差的原因为预测估计和观测值可能都存在误差(4)修正k时刻状态的预测估计值为滤波增益矩阵(5
2.卡尔曼滤波器的介绍(Introduction to the Kalman Filter)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间的温
2.卡尔曼滤波器的介绍(Introduction to the Kalman Filter)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间的温
Kalman滤波的直接推导为了和大家更好的共同学习这里稍稍整理了一下Kalman滤波直接推导的过程和一些个人理解由于能力有限难免会有误解之处希望同学们可以不吝指正在开始直接推导之前我们需要几个非常重要的方程和性质我们设一个系统的下一个状态可以由前一个状态再外加一个噪声扰动得到即可以获得如下系统的状态方程(equal 1)式中的为时刻到时刻的一步转移阵(所谓的一步转移阵就是反映下一时刻和上一时刻
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单击此处编辑母版标题样式单击此处编辑母版文本样式第二级第三级第四级第五级第三章卡尔曼(Kalman)滤波第一节 引言卡尔曼生平卡尔曼全名Rudolf Emil Kalman匈牙利数学家1930年出生于匈牙利首都布达佩斯19531954年于麻省理工学院分别获得电机工程学士及硕士学位1957年于哥伦比亚大学获得博士学位我们在现代控制理论中要学习的卡尔曼滤波器正是源于他的博士论文和1960年发表的论
单击此处编辑母版标题样式单击此处编辑母版文本样式第二级第三级第四级第五级第三章卡尔曼(Kalman)滤波第一节 引言卡尔曼生平卡尔曼全名Rudolf Emil Kalman匈牙利数学家1930年出生于匈牙利首都布达佩斯19531954年于麻省理工学院分别获得电机工程学士及硕士学位1957年于哥伦比亚大学获得博士学位我们在现代控制理论中要学习的卡尔曼滤波器正是源于他的博士论文和1960年发表的论
在学习卡尔曼滤波器之前首先看看为什么叫卡尔曼跟其他著名的理论(例如傅立叶变换泰勒级数等等)一样卡尔曼也是一个人的名字而跟他们不同的是他是个现代人卡 尔曼全名Rudolf Emil Kalman匈牙利数学家1930年出生于匈牙利首都布达佩斯19531954年于麻省理工学院分别获得电机工程学士及硕士学位1957年于哥 伦比亚大学获得博士学位我们现在要学习的卡尔曼滤波器正是源于他的博士论文和1960年发
Kalman滤波原理及程序(手册)KFEKFUKF原理应用实例MATLAB程序本手册的研究内容主要有Kalman滤波扩展Kalman滤波无迹Kalman滤波等包括理论介绍和MATLAB源程序两部分本手册所介绍的线性滤波器主要是Kalman滤波和α-β滤波交互多模型Kalman滤波这些算法的应用领域主要有温度测量自由落体GPS导航石油地震勘探视频图像中的目标检测和跟踪EKF和UKF主要在非线性
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