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標簽 > 卡爾曼濾波
卡爾曼濾波(Kalman filtering)一種利用線性系統狀態方程,通過系統輸入輸出觀測數據,對系統狀態進行最優估計的算法。
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或許我們知道一些機器人如何運動的信息:例如,機器人知道發送給電機的指令,知道自己是否在朝一個方向移動并且沒有人干預,在下一個狀態,機器人很可能朝著相同的...
就是這樣,卡爾曼濾波器就不斷的把covariance遞歸,從而估算出最優的溫度值。他運行的很快,而且它只保留了上一時刻的covariance。上面的Kg...
在智能服務機器人逐漸成為行業風口浪尖的今天,移動機器人的身影越來越多地出現在人們身邊。相信隨著傳感技術、智能技術和計算技術等的不斷提高,智能移動機器人一...
卡爾曼濾波是一種估計和預測系統狀態的方法,通過將測量數據和系統模型結合,實現對系統狀態的最優估計。它在控制、通信、導航等領域具有廣泛應用。 卡爾曼濾波的...
卡爾曼濾波(Kalman filter)是一種高效的自回歸濾波器,它能在存在諸多不確定性情況的組合信息中估計動態系統的狀態,是一種強大的、通用性極強的工具。
基于擴展卡爾曼濾波EKF的無感控制+Matlab/Simulink仿真案例
本章節采用擴展卡爾曼濾波進行永磁同步電機的無傳感器控制,首先分析了擴展卡爾曼濾波的原理,然后基于擴展卡爾曼濾波對PMSM進行狀態估計,最后通過Matla...
回憶一下HMM的基本模型(例如以下圖所看到的)。當中涂有陰影的圓圈(yt-2, yt-1, yt)相當于是觀測變量,空白圓圈(xt-2, xt-1, x...
一套基于擴展卡爾曼濾波的GNSS/INS組合導航系統算法代碼
隨著自動駕駛和智能無人系統的發展,復雜環境下連續準確的定位定姿需求日益增加。
卡爾曼濾波(Kalman Filter)是一種線性動態系統的狀態估計算法,廣泛應用于信號處理、導航、控制等領域。 卡爾曼濾波的優點 1.1 高效性 卡爾...
卡爾曼濾波的最終輸出是,真實的狀態為,令 對誤差的平方求最小值,同樣可以推導出公式(1-5)到公式(1-7)。因此卡爾曼濾波器也是系統狀態的最優估計。
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