p(w) N(0,Q),p(v) N(0,R) 卡尔曼滤波中的式子

badcrsky2022-10-04 11:39:541条回答

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无欲ZG 共回答了20个问题 | 采纳率95%: 标准的卡尔曼滤波主要针对线性系统（过程方程+观测方程）,w和v分别指的是过程方程和观测方程中的噪声.你说的那两个式子是说w服从于均值为0、协方差为Q的正态分布（也成为高斯分布）,v服从于均值为0、协方差为Q的正态分布.即w和v都是零均值的高斯噪声.; 1年前

平衡车的卡尔曼滤波程序是什么意思 平衡车的卡尔曼滤波程序是什么意思 void Kalman_Filter(float angle_m,float gyro_m) //gyro_m:gyro_measure；angle_dot指的是角速度,即角度求导； { g_fCarAngle+=(gyro_m-q_bias) * dt; //先验估计(积分陀螺仪) // angle_err = angle_m - g_fCarAngle; //zk-先验估计（计量角度传感器与陀螺仪的误差） PCt_0 = C_0 * P[0][0]; PCt_1 = C_0 * P[1][0]; E = R_angle + C_0 * PCt_0; K_0 = PCt_0 / E; //Kk K_1 = PCt_1 / E; t_0 = PCt_0; t_1 = C_0 * P[0][1]; P[0][0] -= K_0 * t_0; P[0][1] -= K_0 * t_1; P[1][0] -= K_1 * t_0; P[1][1] -= K_1 * t_1; g_fCarAngle += K_0 * angle_err; // 后验估计误差协方差；输出值滤波后的角度 q_bias += K_1 * angle_err; // 后验估计误差协方差 //gyro1=gyro_m-q_bias; // g_fGyroScopeAngleSpeed = gyro_m-q_bias; //输出值（后验估计）的微分 = 滤波后的角速度 } 这是kalman滤波的程序我看大家都是这么写的刚开始看温度那个例子还算是看个半懂但这个好像和温度那个完全不一样 f27031211年前1: xixinef 共回答了15个问题 | 采纳率86.7%

看看卡尔曼自己的论文

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英语翻译卡尔曼滤波是一个“optimal recursive data processing algorithm(最优化 英语翻译 卡尔曼滤波是一个“optimal recursive data processing algorithm(最优化自回归数据处理算法)’,它是根据上一状态的估计值和当前状态的观测值推出当前状态的估计值的滤波方法,是一种递推的过程. 首先引入一个离散控制过程的系统.该系统可用一个线性随机微分方程（Linear Stochastic Difference equation）来描述： X(k)=A X(k-1)+B(U(k)+W(k)) （10） 再加上系统的测量值： Y(k)=C X(k)+V(k) （11） 其中：X(k)——k时刻的系统状态, U(k)——k时刻对系统的控制量. A和B——系统参数,对于多模型系统,他们为矩阵. Y(k)——k时刻的测量值, C——测量系统的参数,对于多测量系统,C为矩阵. W(k)和V(k)——过程和测量的噪声.他们被假设成高斯白噪声(White Gaussian Noise),他们的协方差（covariance ）分别是Q,R. yy男爵1年前1: 时代年华共回答了25个问题 | 采纳率88%

Kalman filter is a "optimal recursive is done may regression data processing (optimization algorithm) ', it is according to the estimate of a state of the current state and the observations of the current state launched the estimate of filter method, is a recursive process.
At first introduces a discrete control process system. The system can be used a Linear Stochastic differential equation (Linear Stochastic heading gaap) on to describe:
X (k) = A X (k-1) + B (U (k) + W (k)) (10)
Plus the measured value of the system:
Y (k) = C X (k) + V (k) (11)
Among them: X (k)-time of the system status, k
U (k)-k for the control system of time.
A and B-system parameter, for many model system, they for the matrix.
Y (k)-k the measured value of the moment,
C-measuring the parameters of the system for measuring system, more, C for matrix.
W (k) and V (k)-process and measurement noise. They were hypothesis into White Gaussian White Gaussian Noise (home), their covariance (covariance) respectively is Q, R.
望采纳

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英语翻译随着电子领域数据处理要求的不断提高和计算机技术的飞速发展,卡尔曼滤波理论广泛地应用于航空、航天、通信、导航、雷达 英语翻译 随着电子领域数据处理要求的不断提高和计算机技术的飞速发展,卡尔曼滤波理论广泛地应用于航空、航天、通信、导航、雷达、声纳、自动控制、地震信号处理、生物医学工程等估计系统中.本文从卡尔曼滤波器的发明诞生写起,着重介绍了卡尔曼滤波器的基本原理及其在目标模型装置和目标跟踪装置中的应用 水去云行1年前1: congpurple 共回答了19个问题 | 采纳率94.7%

With the electronic data-processing requirements of the field of continuous improvement and the rapid development of computer technology,Kalman filtering theory is widely used in aviation,aerospace,communications,navigation,radar,sonar,automatic control,seismic signal processing,biomedical engineering,such as estimated system.In this paper,Kalman filter since the invention of the birth of writing,focused on the basic principles of Kalman filter and its model in the target devices and target tracking devices

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卡尔曼滤波如何预测卡尔曼滤波分为估计和更新两个阶段所谓的对t+1时刻的预测是不是就是t时刻对t+1的估计?到t+1时刻, 卡尔曼滤波如何预测 卡尔曼滤波分为估计和更新两个阶段 所谓的对t+1时刻的预测是不是就是t时刻对t+1的估计? 到t+1时刻,根据我的预测和实际测量值,得到一个更准确的t+1时刻的估计值,再根据此值对t+2进行估计…… 进行递推? XFLIANG1年前1: 爱你的龙风共回答了16个问题 | 采纳率87.5%

是这样的.

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请问,卡尔曼滤波方程中Z(k)=H(k)X(k)+V(k)中的观测矩阵H(k)是怎么得到的呢? 清歌妙舞落花前1年前1: jilichun 共回答了15个问题 | 采纳率86.7%

为了推广卡尔曼滤波对多个变量的计算,矩阵是一个同时刻的一组测量.观测矩阵H(k)就是你的测量矩阵.

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p(w) N(0,Q),p(v) N(0,R) 卡尔曼滤波中的式子

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