【B站UP DR_CAN学习笔记】Kalman滤波1

最新推荐文章于 2025-11-17 11:46:37 发布
原创 最新推荐文章于 2025-11-17 11:46:37 发布 · 380 阅读 · 1 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
文章标签：

#大数据

本文探讨了在面对不确定性和系统扰动时，如何使用卡尔曼滤波算法来处理数字数据，通过递归更新估计值和误差，有效融合测量值和估计结果。重点介绍了卡尔曼增益计算和估计值更新的步骤，以及其在不同误差条件下的动态调整策略。

最优化递归数字处理算法

当我们在描述一个系统时，不确定性主要体现在三个方面：

（1）不存在完美的数学模型

（2）系统的扰动不可控，也很难建模

（3）测量传感器存在误差

估计真实结果，最自然的方法是多次测量取平均值。

\hat{x}_k= \frac{1}{k}(z_1+z_2+...+z_k))

\hat{x}_k= \frac{1}{k} (z_1+z_2+...+z_{k-1})+\frac{1}{k}z_k

\hat{x}_k= \frac{k-1}{k} {\color{Red} \frac{1}{k-1} (z_1+z_2+...+z_{k-1})}+\frac{1}{k}z_k

最低0.47元/天 解锁文章
Dr_can Kalman Filter学习笔记(一)
苏大侠的博客
09-28 969
本文是在b站Dr_can的卡尔曼滤波课程学习过程中的学习笔记
DR-CAN 卡尔曼滤波笔记
qq_58675332的博客
03-16 452
DR-CAN 卡尔曼滤波笔记
滤波笔记（自用）——卡尔曼滤波
最新发布
2201_76067533的博客
11-17 257
B站UP主：DR_CAN。
滤波笔记一：卡尔曼滤波（Kalman Filtering）详解
热门推荐
scoutee的博客
07-02 13万+
卡尔曼滤波法的详解，包括公式推导，算法迭代步骤以及python源代码。
【B站UP DR_CAN学习笔记】Kalman滤波3
bear_miao的博客
06-25 231
系统状态空间方程表述如下：其中为过程噪音（模型结果），为测量噪音（测量结果）。在过程噪音和测量噪音都不准确的情况下，如何去估计一个精确的，这就是Kalman滤波需要解决的问题。
卡尔曼滤波器原理By_DR_CAN 学习笔记
不想随波逐流的大学生一枚，我们每个人都在努力奔跑
01-23 1492
对DR_CAN教学视频的学习笔记，记录了卡尔曼滤波器的详细推导过程。
[足式机器人]Part2 Dr. CAN学习笔记- Kalman Filter卡尔曼滤波器Ch05
LiongLoure的博客
01-18 1046
本文仅供学习使用B站：DR_CAN。
Dr_can Kalman Filter学习笔记(四)
苏大侠的博客
02-15 378
关于Dr_can课程中二维实例的C++实现
【DR_CAN卡尔曼滤波器笔记】一文讲懂卡尔曼滤波器（手把手推公式）（一）
qq_37417682的博客
09-20 1886
卡尔曼滤波器0.如果你想知道卡尔曼滤波器处于控制理论的什么位置1.什么是卡尔曼滤波器？1.1什么是递归算法和数据融合？1.2概率论与协方差矩阵1.2.1概率、期望、方差、标准差1.2.2正态分布1.2.2.1测量误差的数据融合案例1.2.3协方差矩阵2.线性卡尔曼滤波器推导2.1卡尔曼滤波器的研究模型 首先要特别感谢B站的UP主DR_CAN，本文的公式推导都来自他的:【卡尔曼滤波器】_DR_CAN合集以及书籍：控制之美，侵删。感兴趣的同学可以移步B站。本文将结合视频和书籍，尽可能详尽的完成卡尔曼滤波器的公式
最详细的卡尔曼滤波推导过程（来源于DR_CAN的笔记整理）
weixin_44702605的博客
06-02 8799
本教程来源于bibili up主DR_CAN的笔记整理，建议读者配合视频食用，视频链接如下：【卡尔曼滤波器】1_递归算法_Recursive Processing_哔哩哔哩_bilibili在此非常感谢DR_CAN老师精彩讲解，在此表示崇高的敬意。卡尔曼滤波算法实际是一个观测器，可以用来估计下一个状态，具有非常好的实时性。其公式为：假定我们要对一个未知长度的物体进行测量，每次的测量值为ZkZ_kZk​，取前kkk次的平均值作为当前的估计值（最优估计），则可得到以下公式：xk^=Z1+Z2+....+Zkk=
Dr_can Kalman Filter学习笔记(三)
苏大侠的博客
02-03 558
卡尔曼增益推导
DR_CAN学习笔记（一）
Keitheasun的博客
10-19 1049
可以看到A为一个线性变化，在空间中随机找一个向量与其相乘，得到的结果大小和方向均发生了改变，很明显这并不满足方向与原方向相同的特性，只能称其为线性变化，而不能称γ1是A的特征向量，而γ2在经过线性变换后的方向仍然与γ2方向保持一致，变为了原来的2倍，此时我们称γ2为A变换的特征向量，而缩放的对应比例2称为特征值λ。在一个给定的线性变换A中，其特征向量γ经过A变换后得到的向量与λγ的方向仍然保持在一条直线上，其大小可能会改变，即。再令A*P可以经过变形得到结果变为P乘特征值的对角阵，将其命名为∧，
Dr_can Kalman Filter学习笔记(二)
苏大侠的博客
02-03 451
本文学自Dr_can第二节。
【B站UP DR_CAN学习笔记】Kalman滤波2
bear_miao的博客
06-25 211
当，如何使得对真实值的估计方差最小？按照卡尔曼增益的公式，如何求得使得最小？由于测量结果和相互独立，则上式,即为了使最小，则，即，解得：
卡尔曼滤波算法（转自BiliBili DR_CAN 全网最好的卡尔曼滤波器视频教程，笔记截图）
wegadsewg的博客
01-18 1801
不确定性 1.不存在完美的数学模型 2.系统扰动不可控，也很难建模 3.测量传感器存在误差
DR_CAN学习笔记（二）
Keitheasun的博客
10-20 1913
简单来说就是一个输出的结果是由若干个输入独立影响且叠加产生的作用，就像是合力是由多个单独作用在作用点上的力经过合成得到的。这一次学习的内容为非线性系统的线性化，首先我们需要明确何为线性系统，其必须符合叠加原理，其所需条件如下。于是我们终于可以来解方程了，照着式子中的描述，我们令x1 = x,x2 =继续用上面的例子，在解题之前，我们需要提前了解非线性系统线性变换时的。不难想到，一般的二维非线性系统如果要线性化，我们需要找到。的线性化，题目给出的方程如下，可见存在一个非线性项。，这是一个高数的知识，比如。
卡尔曼滤波应用（DR_CAN教授卡尔曼滤波——matlab版）
成为富婆，报效祖国！！
11-26 916
本文的数据和学习过程 来自b站的DR_CAN教授卡尔曼滤波器 主要是复现一下编写的经过~ 其实就是DR_CAN教授excel文档的 matlab版~
动态系统建模与仿真 基本知识笔记（源自DR_CAN）
qq_45277212的博客
10-20 1290
动态系统建模与仿真 一、电路系统 电阻、电容、电感 eR=i∗R e_R=i*R eR​=i∗R ec=1c∗q=1c∗∫0tidt e_c=\frac{1}{c}*q=\frac{1}{c}*\int_{0}^{t}{i}dt ec​=c1​∗q=c1​∗∫0t​idt eL=L∗didt=L∗i′ e_L=L*\frac{di}{dt}=L*i' eL​=L∗dtdi​=L∗i′ 基尔霍夫定律： KCL：所有进入某节点的电流的总和等于所有离开这节点的电流总和 KVL：沿着闭合回路的所有元件两端的电压的代
【DR_CAN-MPC学习笔记】1.最优化控制和MPC基本概念
霍喜猫的博客
07-19 5306
准研一，准备做混动方向，先学一下MPC相关知识。1.最优化控制 Optimal Control 最优化控制的目的 Motivation: 在约束条件下达到最优的系统表现 Get the best performance within certain limitation 约束条件：物理限制等等； 最优：综合分析的结果，不是绝对的。 举个例子：汽车变道的轨迹选择 如上图所示，有两条线路可以选择，红色的线路1行驶距离短，速度快，较为舒适，绿色的线路2考虑到了紧急避障，需要迅速变道。因而在这个问题中，最优
详解sample_lds与learn_kalman源码在卡尔曼滤波中的应用
在讨论“卡尔曼滤波中的sample_lds和learn_kalman源码”这一话题之前，我们需要对卡尔曼滤波本身有一个基本的了解。卡尔曼滤波（Kalman Filter）是一种高效的递归滤波器，能够从一系列的含有噪声的测量中，估计动态...
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
表情包 代码片
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值