卡爾曼濾波

卡爾曼濾波是對貝葉斯濾波演算法的一種具體實現。

卡爾曼濾波解決的是如何從多個不確定資料中提取相對精確的資料。卡爾曼濾波把模型算出來的狀態值和感測器測出的值進行加權平均作為當前的狀態值。卡爾曼濾波認為觀測模型是正態分佈，控制模型也是正態分佈，狀態線性變化。卡爾曼濾波最終求得乙個概率分布，將概率分布的均值作為當前狀態的最優估計值。

參考    how a kalman filter works,in pictures

以機械人離某個障礙物的距離作為機械人狀態來舉例，假設機械人在時刻t，它觀測到自己離障礙物距離是zt

，它控制自己移動的命令是讓它移動ut

這麼遠的距離，演算法根據感測器資料和控制器資料估計出離某個障礙物的距離是xt

，演算法上個時刻估算出的距離是xt-1

。狀態估計即為計算概率：

p(xt|zt,ut,xt-1)

觀測模型  p(zt|xt)

控制模型  p(xt|xt-1,ut)   卡爾曼濾波認為控制模型為線性模型

假設感測器觀測值zt只與xt有關，假設當前狀態xt只和上時刻狀態xt-1以及控制指令ut有關

卡爾曼濾波假設機械人狀態是線性變化的，假設觀測值zt與機械人實際離目標的距離xt也是線性的,假設所有變數和雜訊都服從高斯分布。

卡爾曼 卡爾曼濾波 1

今天主要介紹一下卡爾曼濾波器，所謂卡爾曼濾波器其實是一種最優化遞迴數字處理演算法 optimal recursive data processing algorithm 卡爾曼濾波器應用 既然我們有了測量儀器，這些測量儀器可以目標給出準確測量值。還需要卡爾曼濾波器進行估計嗎?下面解釋一下為什麼需要卡...

卡爾曼 基礎卡爾曼濾波

卡爾曼濾波器是一種基礎 定位演算法。原理非常簡單易懂。核心過程可以用乙個圖說明 本質上就是這兩個狀態過程的迭代，來逐步的準確定位。更新 更具感測器獲取到比較準確的位置資訊後來更新當前的 問位置，也就是糾正 的錯誤。你可能要問為什麼有感測器的資料了還要進行更新？因為在現實世界中感測器是存在很多雜訊干擾...

卡爾曼濾波

卡爾曼濾波演算法 首先引入乙個離散控制過程的系統，用乙個線性隨機微分方程來描述 x k a x k 1 b u k w k 系統的測量值 z k h x k v k x k 是k時刻的系統狀態，u k 是k時刻對系統的控制量。a和b是系統引數，對於多模型系統，他們為矩陣。z k 是k時刻的測量值，h...