Kalman Filter使用所感

最新推荐文章于 2020-04-13 12:52:45 发布
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本文探讨了Kalman滤波器在手部追踪中的应用及其局限性。实验结果显示，在手部静止时Kalman滤波器仍预测运动，并且在追踪直线运动时出现曲线偏差。这引发了对于是否继续使用该滤波器的思考。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

参照

http://opencv-users.1802565.n2.nabble.com/Kalman-Filter-example-code-td2913451.html

网站中的

Heather Larson-2

和

Reverend Scragglepus

的帖子，

照着跑成功了 Kalman Filter。

 

实验的结果不尽如人意。

当人手停止移动的时候，Kalman预测的是人依然在动！！

 

当人的手在空中划三角行的时候， 通过Kalman追踪之后，追踪的轨迹就会变成圆。

 

在考虑要不要不使用Kalman......

 

卡尔曼滤波（Kalman Filter）
白马负金羁
02-09 3万+
卡尔曼滤波（Kalman filtering）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。作为一种最优线性滤波器，卡尔曼滤波在航空导航，运动跟踪，导弹轨迹分析，视频分析等等方面具有重要应用。不仅如此，卡尔曼滤波与机器学习中的HMM还有很深的渊源
图说卡尔曼滤波（C++实现）
A_L_A_N
08-04 1万+
什么是卡尔曼滤波？ 对于这个滤波器，我们几乎可以下这么一个定论：只要是存在不确定信息的动态系统，卡尔曼滤波就可以对系统下一步要做什么做出有根据的推测。即便有噪声信息干扰，卡尔曼滤波通常也能很好的弄清楚究竟发生了什么，找出现象间不易察觉的相关性。 因此卡尔曼滤波非常适合不断变化的系统，它的优点还有内存占用较小（只需保留前一个状态）、速度快，是实时问题和嵌入式系统的理想选择。 如果你曾经Goog...
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Phantomape的博客
03-08 806
（二）Kalman Filter公式推导
matlab的kalmanfilter小例子
有塔耶奥多的专栏
05-12 2116
matlab官网----支持----kalman simulink----文件交换    %% Learning the Kalman Filter in Simulink Examples  % Examples to use the Simulink model kalmanfilter. % By Yi Cao at Cranfield University on 25 Jan
Kalman Filter的公式推导
qq_29230261的博客
12-13 508
https://www.cnblogs.com/xmphoenix/p/3634536.html https://blog.youkuaiyun.com/heyijia0327/article/details/17487467 卡尔曼滤波属于一种软件滤波方法，其基本思想是：        以最小均方误差为最佳估计准则，采用信号与噪声的状态空间模型，利用前一时刻的估计值和当前时刻的观测值来更新对状态变量的估...
卡尔曼滤波（Kalman Filter） 的进一步讨论
weixin_30421525的博客
06-29 139
我们在上一篇文章中通过一个简单的样例算是入门卡尔曼滤波了。本文将以此为基础讨论一些技术细节。卡尔曼滤波（Kalman Filter） http://blog.youkuaiyun.com/baimafujinji/article/details/50646814在上一篇文章中。我们已经对HMM和卡尔曼滤波的关联性进行了初步的讨论。參考文献【3】中将二者之间的关系归结为下表。上表是什么意思呢？我们事实上能够...
kalman filter 卡尔曼滤波 公式推导
D_turtle的博客
05-24 1155
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史蒂夫方
04-13 521
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《Kalman Filter from the Ground Up》是一本适合对卡尔曼滤波感兴趣的读者从基础到进阶知识进行全面学习的资源。无论是学生、工程师还是研究人员，都可以通过这本书深入学习并掌握卡尔曼滤波的核心理论与应用技巧。
Extended Kalman Filter Tracking Object in 3-D:Using Kalman filter to track object in 3D. 将扩展卡尔曼滤波器与其线性版本进行比较。-matlab开发
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然而，感兴趣的是直角坐标。 由于变换是非线性的，因此需要使用扩展卡尔曼滤波器。 因为 X、Y 和 Range、Bearing 之间的变换是非线性的，Z 和 high 之间的变换是线性的（Z 是高度），所以这个问题可以很好地比较...
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11-05
此外，卡尔曼滤波器的不同变体，如扩展卡尔曼滤波器（Extended Kalman Filter, EKF）和无迹卡尔曼滤波器（Unscented Kalman Filter, UKF），也被广泛应用于非线性系统中。 #### 知识点3：卡尔曼滤波器的数学背景 ...
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06-04
在该项目中，无迹卡尔曼滤波器用于通过嘈杂的激光雷达和雷达测量来估计感兴趣的移动物体的状态。 先决条件 本项目涉及可下载的Term 2 Simulator 需要的工具有： cmake >= 3.5 所有操作系统： make >= 4.1 (Linux, ...
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09-03 1万+
分类： 计算机视觉 转载过来的，觉得不错，原文 http://blog.youkuaiyun.com/lanbing510/article/details/8828109 1.简介(Brief Introduction) 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，卡尔曼也是一个人的名字，而跟他们不同的
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我还是喜欢用WORD，这个博客的两个编辑器不会用，编出来的就是一坨一坨的，，，，所以就在WORD里面编辑了。看到图片是不是很机智doge #include "Kalman.h" /** *@function: - 卡尔曼滤波器初始化 *@kalmanFilter：卡尔曼滤波器结构体 *@init_x：待测量的初始值 *@init_p：后验状态估计值误差的方差的初始值 */ void ka
项目应用中的卡尔曼滤波
缱绻的西格玛
11-09 1万+
接触卡尔曼滤波的渊源最近因为项目需要，需要对经某种途径获取到的数据进行处理，数据大概就是从某种传感器那里来的，现在假定这个数据是某个网络的阻抗。获取到数据之后，发现数据是波动的，并且波动的范围比较大，我将数据记录后使用excel绘出图形，发现数据好像是周期性波动的。在这种情况下我首先想到的便是一阶滞后滤波，因为之前有项目用到过，但是效果不是很理想(可能因为某些参数调的不对)，使用均值滤波后的值也是波
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综上所述，从文件名“KF01_hollowht5_航迹融合算法_Kalmanfilter_航迹滤波_航迹融合.zip”以及文件标签“源码”，我们可以得知，这是一个包含实现航迹融合、卡尔曼滤波以及航迹滤波算法的源码压缩包。了解这些算法的...
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