##卡尔曼滤波小车详细讲解---MATLAB代码实现---视频讲解

最新推荐文章于 2021-11-11 17:18:54 发布
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#matlab #算法 #人工智能 #深度学习

本文深入浅出地解析了卡尔曼滤波算法的核心思想，即如何将统计学应用于滤波过程，通过融合测量值、预测量及误差来获取最优估计。文中强调了算法中误差独立性的重要性，并区分了预测误差与测量误差。推荐了文字解析和视频讲解资源，有助于全面理解卡尔曼滤波。

Ø卡尔曼滤波的理解:

1.卡尔曼滤波就是把统计学应用到了滤波算法上. 

2.算法的核心思想是：根据当前的仪器"测量值" 和上一刻的 "预测量" 和 "误差",计算得到当前的最优量.   再 预测下一刻的量, 

3.比较突出的是观点是：把误差纳入计算, 而且分为预测误差和测量误差两种.通称为 噪声.

4.还有一个非常大的特点是：误差独立存在, 始终不受测量数据的影响.

推荐：

1、先看一些文字介绍，算法解析

https://zhuanlan.zhihu.com/p/49298236

2、这是视频讲解，可以结合看，非常有帮助。

https://www.bilibili.com/video/BV1vs411z7PX?from=search&seid=2320992568301492373

 

 

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