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搜索关键字:卡尔曼滤波    ( 120个结果
卡尔曼滤波器的简单推导
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 ...
分类:其他好文   时间:2017-04-22 22:50:40    阅读次数:211
Kalman滤波
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 ...
分类:其他好文   时间:2017-01-01 12:34:33    阅读次数:318
卡尔曼滤波
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..
分类:其他好文   时间:2016-11-16 03:10:52    阅读次数:223
卡尔曼滤波
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 ...
分类:其他好文   时间:2016-10-26 09:21:38    阅读次数:258
关于卡尔曼滤波(Kalman Filter)的很好讲解
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! ...
分类:其他好文   时间:2016-10-05 12:44:19    阅读次数:170
卡尔曼滤波器原理之基本思想
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} ...
分类:其他好文   时间:2016-08-21 18:25:27    阅读次数:598
卡尔曼(Kalman)滤波(六)--卡尔曼滤波的应用: 四元数卡尔曼滤波(QKF)的C代码实现姿态解算
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...
分类:其他好文   时间:2016-06-21 07:14:42    阅读次数:504
转载《卡尔曼滤波的原理说明 》
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 ...
分类:其他好文   时间:2016-05-11 10:54:48    阅读次数:231
Arduino uno + mpu6050 陀螺仪 运用卡尔曼滤波姿态解算实验
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...
分类:其他好文   时间:2016-05-10 12:57:14    阅读次数:811
关于SLAM的那些事——通用图优化(G2O)环境搭配(windows8.1 vs2013)
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...
分类:Windows程序   时间:2016-04-29 17:45:13    阅读次数:4465
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