66问答网
所有问题
当前搜索:
卡尔曼滤波预测轨迹源码
卡尔曼滤波
作业,方程怎么建立啊?求助!
答:
(2)给出
卡尔曼滤波
递推算法公式:
预测
:X(k+1|k) = F * X(k|k) + G * u(k)P(k+1|k) = F * P(k|k) * F^T + Q 更新:K(k+1) = P(k+1|k) * H^T * (H * P(k+1|k) * H^T + R)^-1X(k+1|k+1) = X(k+1|k) + K(k+1) * (Y(k+1) -...
卡尔曼滤波
理解与实现
答:
鲁道夫·卡尔曼(Rudolf Emil Kalman) 在NASA埃姆斯研究中心访问时,发现他的方法适用于解决阿波罗计划的
轨迹预测
问题。阿波罗飞船的导航电脑就是使用这种滤波器进行轨迹预测。
卡尔曼滤波
尤其适用于动态系统,这种方法对于内存要求极低而运算速度快,且能够保持较好的计算精度,这使得这种方法非常适合解决实时问题和应用于嵌入...
这个
卡尔曼滤波
程序哪位大哥可以帮我解释一下?
答:
t=1:N;plot(t,s,'r',t,Y,'g',t,x,'b');%作图,红色为
卡尔曼滤波
,绿色为量测,蓝色为状态 整体来说,此卡尔曼程序就是一个循环迭代的过程,给出初始的状态x和协方差p,得到下一时刻的x和p,循环带入可得到一系列的最优的状态估计值,此方法通常用于目标跟踪和定位。本人研究方向与此...
卡尔曼滤波
:基本原理、算法推导、实践应用与前沿进展
答:
卡尔曼滤波
在处理IMU数据时,如姿态和位置估计,能够显著降低噪声影响。过程中,噪声矩阵Qk、测量噪声矩阵Rk以及初始状态协方差矩阵P0的构造至关重要。滤波器的初始化完成后,通过设定仿真时长,我们记录并分析导航结果,直观地展示了滤波效果。对于非线性系统,卡尔曼滤波同样有所突破。通过雅可比矩阵的线性化...
卡尔曼滤波
的计算公式是什么?
答:
En=(x-x0)/(√u^2-u0^2)。x:参加实验室结果值。x0:参考实验室结果值。u:参加实验室结果不确定度。u0:参考实验室结果不确定度。│En│≤1满意结果。│En│>1不满意结果。
详解
卡尔曼滤波
(Kalman Filter)原理
答:
时刻 对于上述所有的数学公式,你仅仅需要实现公式(7)、(18)和(19)。(如果你忘记了上述公式,你也能从公式(4)和(5)重新推导。)这将允许你精确地建模任何线性系统。对于非线性系统,需要用到 扩展
卡尔曼滤波
,区别在于EKF多了一个把
预测
和测量部分进行线性化的过程。
卡尔曼滤波
和三维变分公式
答:
卡尔曼滤波
(Kalman filtering)是一种利用线性系统状态方程,通过系统输入输出观测数据,对系统状态进行最优估计的算法。由于观测数据中包括系统中的噪声和干扰的影响,所以最优估计也可看作是滤波过程。数据滤波是去除噪声还原真实数据的一种数据处理技术,
Kalman滤波
在测量方差已知的情况下能够从一系列存在...
卡尔曼滤波
器的应用实例
答:
卡尔曼滤波
的一个典型实例是从一组有限的,包含噪声的,对物体位置的观察序列(可能有偏差)
预测
出物体的位置的坐标及速度。在很多工程应用(如雷达、计算机视觉)中都可以找到它的身影。同时,卡尔曼滤波也是控制理论以及控制系统工程中的一个重要课题。例如,对于雷达来说,人们感兴趣的是其能够跟踪目标。但...
卡尔曼滤波
中的真实值,测量值,
预测
值,估计值怎么区分
答:
1、真实值为目标运动的真实
轨迹
上的坐标;2、测量值则是
kalman滤波
中的量测矩阵Z;3、
预测
值则是通过状态转移矩阵,由上一时刻的估计值得到现在时刻的预测值,即x(k|k-1)=F*x(k-1|k-1);4、估计值就是经kalman滤波得到的状态更新值x(k|k)。
卡尔曼滤波
是一个算法,它适用于线性、离散和...
卡尔曼滤波
器的算法
答:
但对于
卡尔曼滤波
器的详细证明,这里不能一一描述。首先,我们先要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)再加上系统的测量值:Z(k)=H X(k)+V(k)上两式子中,X(k)是k时刻的系统状态...
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
涓嬩竴椤
灏鹃〉
其他人还搜
自适应卡尔曼滤波算法程序
卡尔曼预测跟踪框代码详解
卡尔曼滤波可以预测什么现象
卡尔曼滤波估计轨迹
卡尔曼滤波篮球预测
卡尔曼滤波参数估计代码R
基于非典型滤波器的轨迹规划
卡尔曼滤波做预测
卡尔曼滤波参数估计代码实现