本文将简单推导卡尔曼滤波器的预测和更新公式。为了简单，使用标量（一维向量）而不是向量，并且假设系统没有输入。 系统状态的理论值如下： $x_k=\Phy_k x_{k-1}+w_k$ 但是由于过程噪声和观测噪声的存在，系统状态的真实值是不可知的。但我们仍可以根据以下思路，尽量跟踪真实值： 1) 状态 ...
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2017-04-22 22:50:40
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卡尔曼是匈牙利当代著名数学家，Kalman滤波器源自于他的博士毕业论文和1960年发表的论文《A New Approach to Linear Filtering and Prediction Problems》（线性滤波与预测问题的新方法）。 卡尔曼滤波器是一个最优化自回归数据处理方法，它是一个时 ...
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2017-01-01 12:34:33
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过程方程：X(k+1)=AX(k)+BU(k)+W(k)>>>>式1测量测方程：Z(k+1)=HX（k+1）+V(k+1)>>>>式2A和B是系统参数，对于多模型系统，他们为矩阵；H是测量系统的参数，对于多测量系统，H为矩阵。W(k)和V(k)分别表示过程和测量的噪声。他们被假设成高斯白噪声，他..
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2016-11-16 03:10:52
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卡尔曼滤波器是一个“optimal recursive data processing algorithm（最优化自回归数据处理算法）”。广泛应用已经超过30年，包括机器人导航，控制，传感器数据融合甚至在军事方面的雷达系统以及导弹追踪等等。近年来更被应用于计算机图像处理，例如头脸识别，图像分割，图像 ...
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2016-10-26 09:21:38
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http://bilgin.esme.org/BitsAndBytes/KalmanFilterforDummies C#代码: 经多次迭代，p值得到很好收敛，是不是很简单，但实际使用还需要完善模型，调整速度、加速度、测量噪声等参数！ ...
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2016-10-05 12:44:19
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一、卡尔曼滤波器要解决的问题 首先说一下卡尔曼滤波器要解决的是哪一类问题，这类系统应该如何建模。这里说的是线性卡尔曼滤波器，顾名思意，那就是线性动态的离散系统。这类系统可以用如下两个方程来表示： \[\begin{array}{l} x(n + 1) = F(n + 1,n)x(n) + {v_1} ...
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2016-08-21 18:25:27
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0 引言
在捷联惯导工程实践[6]中，我们希望陀螺仪能够非常精确的获取信息，或者说希望陀螺仪能非常准确的地反映观测量（加速度，磁场等）[6,7]的真实值，但是这个过程或多或少是受到噪声干扰的，导致测量的不准确；为了能够让陀螺仪在状态更新时做到准确，必须对状态变量和观测量进行数据融合和滤波，从而尽最大限度的降低噪声的干扰。
最常用也最有效的方法非卡尔曼滤波莫属，其在处理高斯模型的系统上效果颇...
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2016-06-21 07:14:42
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致敬原作者： http://zhangzhenyuan163.blog.163.com/blog/static/8581938920147148430426/ 卡尔曼滤波的原理说明 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 ...
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2016-05-11 10:54:48
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本例程输出XYZ的角度，感觉算是比较稳定，但好像有点偏移。
首先看看XYZ轴的输出效果图:
Bom表
Arduino Uno *1
mpu6050 陀螺仪模块 *1
跳线 若干
Arduino uno+MPU6050接线方式如下
首先要更新I2C库
在GIT...
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2016-05-10 12:57:14
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好久不见啊各位亲，最近刚中期答辩完，得以有时间好好更新下博客啦。 自从上一个单目AR系统做完后，就仔细思考了一下我到底在做什么，接下来要做什么。之前博客上写的是3d重建，后来视野开阔了之后发现无论我做3d重建，SLAM，AR，重要的都是姿态更新。一个精准的稳定的姿态更新，决定着系统的好坏。贝叶斯滤波器（EKF扩展卡尔曼滤波,PF粒子滤波）和通用图优化（G2O）是使得姿态更加精准稳定的两种方法。近些...
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2016-04-29 17:45:13
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