卡尔曼滤波的理解以及matlab代码实现——《概率机器人》总结

本文介绍了学习《概率机器人》过程中对卡尔曼滤波的理解,探讨了卡尔曼滤波与贝叶斯滤波的关系。通过简洁的伪代码展示贝叶斯滤波的基本思想,帮助读者掌握卡尔曼滤波的基础知识。

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前言:笔者正在学习《概率机器人》这本神书,全书贯穿卡尔曼滤波的理念,把自己的浅显理解写在这里,跟大家一起学习讨论。

  • 卡尔曼率滤波的爸爸——贝叶斯滤波

网上关于卡尔曼滤波的博客有很多,写的也都十分详细,但是却很少人提及贝叶斯滤波。卡尔曼滤波不过是贝叶斯滤波的推广,要想理解好卡尔曼滤波必然要先了解贝叶斯滤波。先上贝叶斯滤波的的伪代码。

 

1: Bayes-filter \left (bel\left ( x_{t-1},u_{t},z_{t} \right ) \right )

2:            for \: \: all \: \: x_{t}\; \; do

3:                       

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