我对卡尔曼滤波的一点点理解

本文深入浅出地解析了卡尔曼滤波器的工作原理及其应用,卡尔曼滤波器作为广泛应用的滤波器,擅长处理有未知变量及噪声干扰的环境,尤其在预测动态系统状态方面表现出色,如在阿波罗飞船登陆过程中的轨迹预测。

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

我对卡尔曼滤波的一点点理解

卡尔曼滤波是一种应用比较广泛的滤波器,它能做到的效果是:
根据前一步的状态,预测出这一步的状态。

整个过程,只会依赖于前一步的状态量状态转移方程以及每一步的观测值
由于,状态量只依赖于前一步的状态量,所以其内存消耗会比较小

卡兹曼滤波器善于处理环境中有未知变量的情况,也能在有噪声信息干扰的环境下进行工作。卡兹曼滤波器最经典的用例是,它在阿波罗飞船的登陆过程中进行了轨迹预测。

那么我们接下来要回答的问题有:

  1. 什么是卡尔曼滤波器?
    卡尔曼滤波,其实是一个分布,一个高斯分布。
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
    1. 什么是高斯分布?
    其中,前面的高斯分布叫做:
    p(x)=12πδexp⁡(−(2−u)22δ2)p(x) = \frac{1}{\sqrt{2\pi}\delta} \exp(-\frac{(2-u)^2}{2\delta^{2}})p(x)=2πδ1exp(2δ2(2u)2)
    当它是多维高斯分布的话
    KaTeX parse error: Expected '}', got 'EOF' at end of input: …|^{\frac{1}{2}}

\exp(-\frac{(2-u)2}{2\delta{2}})$$

  1. 卡曼兹滤波器能干什么?
  2. 卡兹曼滤波器的应用的例子?
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
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
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