卡尔曼滤波本来是控制系统课上学的，当时就没学明白，也蒙混过关了，以为以后也不用再见到它了，可惜没这么容易，后来学计算机视觉和图像处理，发现用它的地方更多了，没办法的时候只好耐心学习和理解了。一直很想把学习的过程记录一下，让大家少走弯路，可惜总也没时间和机会，直到今天。。。 我一直有一个愿望，就是把抽 ...
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2017-07-12 17:43:59
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一种实时的单目视觉SLAM改进算法 该算法采用一个摄像头作为外部传感器来提取机器人行进过程中周围环境的特征信息，用实时性良好的FAST提取环境特征点，结合逆深度参数化进行特征点非延时初始化，用压缩扩展卡尔曼滤波更新地图。实验研究表明，该方法提高了算法的鲁棒性和实时性。 0 引言 移动机器人自主导航是 ...
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2017-07-12 13:52:12
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通过传感器的运动参数来估计运动方程(位姿x)，通过相机的照片来估计物体的位置(地图y)，都是有噪声的。因为运动参数和照片都有噪声，所以需要进行优化。而过去卡尔曼滤波只关心当前的状态估计，而非线性优化则对所有时刻采集的数据进行状态估计，被认为优于卡尔曼滤波。由于要估计所有的采集数据，所以待估计变量就变 ...
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2017-07-12 01:25:24
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%%%%%%%%%%%%%Q3:多项式系数估计%%%%%%%%%%%%%%%% %%%%%%%%%%2016/07/21%%%%%%%%%%%%%%%%%%% clc;clear; N=10;%样本个数输入 Order=1;%函数阶次输入 M=5;%绘制每M分之1个过程的观测结果曲线 X=linsp... ...
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2017-07-08 18:53:57
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转自：http://blog.csdn.net/goodshot/article/details/53214935 目录(?)[-] The Kalman Filter 介绍卡尔曼滤波器的终极网页 Navneet DalalHistograms of Oriented Gradients for H ...
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2017-06-14 22:19:47
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卡尔曼滤波的使用范围： 该系统要有如下关系： 计算步骤： PART0：INI PART1：Time update 迭代的目标：从X（K-1）+ 求得X（K） + 因此，先有X（K-1）+，已知F，G。得到X（K） -。再由K（k）,y(k) 求得X（K）+。 但是K（k）需要P（K）-，P（K）-需 ...
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2017-05-21 12:54:21
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上一篇中，我们使用向量[0 0 0]T作为系统的初始状态，并且使用$\infty$作为初始状态误差的方差，也就是假定物体的初始位置、初始速度、加速度都是未知的，所有的状态信息都通过Radar的测量结果估计出来。但实际上，物体的加速度是预先知道的（假定为标准重力加速度），因此，我们可以简化上一篇中的多 ...
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2017-05-01 00:18:07
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本文所用实例来自于以下书籍： Fundamentals of Kalman Filtering: A Practical Approach, 3rd Edition.Paul Zarchan, Howard Musoff. 某物体位于距地面400000 ft的高空，初速度为6000 ft/s，重力加 ...
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2017-04-30 17:20:33
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