kalman滤波从应用到推导

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多目标追踪——粒子流滤波（1）
weixin_43129599的博客
05-08 1404
粒子流滤波(Particle Flow Filter， PFF，有人也叫做Daum-Huang Filter，DHF)是Fred Daum和Jim Huang两位作者提出的一种新型滤波算法，按照作者的说法，该方法精度比EKF和UKF高，计算量比PF少，因此打算学一下然后作为我毕设的一部分。有一说一，粒子流滤波的理论推导是真滴难，因此我打算先从应用下手，下面开始吧。 以下均为我个人整理总结所得，如有错误，欢迎批评指正，谢谢。 Reference: 1.粒子流滤波的实现：https://ieeexplore.i
组合导航原理剖析（五）：kalman滤波在惯性导航中的应用相关推导过程
擦擦擦大侠的博客
04-25 2009
常见的导航方式则采用误差状态估计的方式，去代替直接的状态估计，因此又被成为间接的误差状态估计。设计非线性kalman滤波系统，也就是扩展kalman滤波系统，首先需要对非线性系统进行线性化，其中线性化的点被称为**“operating point**”，通常认为选取真实点作为**“operating point**”是最合适的。在信号处理领域，递归滤波器也被成为IIR滤波器，有着明确的系数和传递函数，而kalman滤波器是一个增益不断迭代变化的递归滤波器。，应用泰勒展开，将状态量进行误差化可以表示为下式。
使用G2O解决优化问题的简单例子
首飞的博客
10-16 2270
假设一个机器人初始起点在0处，然后机器人向前移动，通过编码器测得它向前移动了1m，到达第二个地点x1。接着，又向后返回，编码器测得它向后移动了0.8米。但是，通过闭环检测，发现它回到了原始起点。可以看出，编码器误差导致计算的位姿和观测到有差异，那机器人这几个状态中的位姿到底是怎么样的才最好的满足这些条件呢？首先构建位姿之间的关系，即图的边：线性方程组中变量小于方程的个数，要计算出最优的结果，使出杀手锏最小二乘法。先构建残差平方和函数：为了使残差平方和最小，我们对上面的函数每个变量求偏导，并使得偏导数等于0.
Particle Filter Tutorial 粒子滤波：从推导到应用（一）到（ 四 ）
CodeMing's Blog
11-13 2万+
博主在自主学习粒子滤波的过程中，看了很多文献或博客，不知道是看文献时粗心大意还是悟性太低，看着那么多公式，总是无法把握住粒子滤波的思路，也无法将理论和实践对应起来。比如：理论推导过程中那么多概率公式，概率怎么和系统的状态变量对应上了？状态粒子是怎么一步步采样出来的，为什么程序里面都是直接用状态方程来计算？粒子的权重是怎么来的？经过一段时间的理解，总算理清了它的脉络。同时也觉得，只有对理论的推导心中有数了，才能知道什么样的地方可以用这个算法，以及这个算法有什么不足。因此，本文将结合实际程序给出粒子滤波的详细推
2d Laser 和 camera 外参标定
HERO_CJN的博客
02-18 2796
转自原文：https://blog.csdn.net/heyijia0327/article/details/85000943  １、论文 Extrinsic Calibration of a Camera and Laser Range Finder (improves camera calibration) 2、代码 https://github.com/cjn0608/CamLase...
卡尔曼滤波 -- 从推导到应用(一)
热门推荐
知行合一
12-30 25万+
前言 卡尔曼滤波器是在估计线性系统状态的过程中，以最小均方差为目的而推导出的几个递推数学等式,也可以从贝叶斯推断的角度来推导。 本文将分为两部分： 第一部分，结合例子，从最小均方差的角度，直观地介绍卡尔曼滤波的原理，并给出较为详细的数学推导。 第二部分，通过两个例子给出卡尔曼滤波的实际应用。其中将详细介绍一个匀加速模型，并直观的对比系统状态模型的建立对滤波的影响。
Kalman滤波算法公式详细推导和Matlab代码实现.pdf
01-14
在实际应用中，卡尔曼滤波算法已经被广泛应用于各种领域，包括航空航天、机器人导航、信号处理等。其最早的成功应用之一是美国的阿波罗登月计划。在该计划中，Kalman滤波器被用于改进飞船的轨道预测，显著提高了轨道...
kalman滤波算法（含详细推导）
10-13
内含kalman滤波算法的详细推导。Kalman滤波器是一种线性的离散时间有限维系统。Kalman滤波器的估计性能是：它使滤波后的状态估计误差的相关矩阵P(n)的迹最小化。这意味着，kalman滤波器是状态向量x(n)的线性最小差...
kalman滤波公式推导
11-05
**卡尔曼滤波**是一种在线估计系统状态的优化算法，尤其适用于处理带有噪声的数据序列。在信号处理和控制理论中，卡尔曼滤波器是最优线性...理解并熟练掌握这些公式和推导对于实际应用卡尔曼滤波解决工程问题至关重要。
详细解读Kalman滤波算法：公式推导及应用
资源摘要信息: "Kalman卡尔曼滤波算法及推导" 这份文档是一个关于卡尔曼滤波算法的详细介绍和推导的压缩包文件，内含一个24页的演示文稿（PPT格式）。卡尔曼滤波是一种高效的递归滤波器，它估计线性动态系统的状态。...
graph slam tutorial : 从推导到应用1
知行合一
10-12 6万+
SLAM问题的处理方法主要分为滤波和图优化两类。滤波的方法中常见的是扩展卡尔曼滤波、粒子滤波、信息滤波等，熟悉滤波思想的同学应该容易知道这类SLAM问题是递增的、实时的处理数据并矫正机器人位姿。比如基于粒子滤波的SLAM的处理思路是假设机器人知道当前时刻的位姿，利用编码器或者IMU之类的惯性导航又能够预测下一时刻的位姿，然而这类传感器有累计误差，所以预测完以后，再将每个粒子的激光传感器数据或者图像
Monocular slam 的理论基础(1)
知行合一
04-11 3万+
前言  LSD-SLAM和ORB-SLAM的出现，使得单目slam最近成为了研究热点。单目SLAM一般处理流程包括track和map两部分。所谓的track是用来估计相机的位姿。而map部分就是计算pixel的深度，如果相机的位姿有了，就可以通过三角法(triangulation)确定pixel的深度，把这些计算好深度的pixel放到map里就重建出了三维环境。 主要内容  在单目SLAM的学习过
关于卡尔曼滤波本质解释和公式推到
五仁月饼哭了的博客
07-25 1万+
转载：关于卡尔曼滤波和粒子滤波最直白的解释”       卡尔曼滤波本来是控制系统课上学的，当时就没学明白，也蒙混过关了，以为以后也不用再见到它了，可惜没这么容易，后来学计算机视觉和图像处理，发现用它的地方更多了，没办法的时候只好耐心学习和理解了。一直很想把学习的过程记录一下，让大家少走弯路，可惜总也没时间和机会，直到今天。。。       我一直有一个愿望，就是把抽象的理论具体化，用
卡尔曼滤波（Kalman filter）公式推导详细版
davidsmith8的博客
09-16 3884
卡尔曼滤波（Kalman filter）公式推导详细版 记得很早的时候，我曾经手工推导过卡尔曼滤波，但是之前的已经大多记不起来了。今天帮着老师整理PPT的时候，老师让我补充完相应的推导相关的内容。所以今天就借着这个机会一并写一个卡尔曼滤波的公式的推导的博客。现在csdn上关于卡尔曼滤波的的推导的博客已经很多了，但是对于我这个入门小白来说，我还是觉得大神们的推导中间都省略了若干步骤，不够详细。所以...
算法-卡尔曼滤波kalman全流程详细推导
weixin_40826634的博客
10-19 3343
卡尔曼滤波kalman全流程详细推导 应用场景 对于任何状态连续性变化的系统，比如无人车运动中的速度和位置、车道线的位置等，均可以考虑使用kalman进行状态估计和优化。 算法 本文举无人车的例子对kalman算法进行详细推导。 用xk⃗\vec {x_k}xk​​表示无人车当前时刻的一个状态，只包括位置和速度： xk⃗=(p⃗,v⃗)\vec {x_k} = (\vec {p}, \vec {v}) xk​​=(p​,v) 虽然我们可以通过传感器获得当前时刻无人车位置和速度的一个值。但是由于传感器误差的
【四轴飞行器】非线性三自由度四轴飞行器模拟器研究（Matlab代码实现）
11-24
【四轴飞行器】非线性三自由度四轴飞行器模拟器研究（Matlab代码实现）内容概要：本文围绕非线性三自由度四轴飞行器模拟器的研究展开，重点介绍基于Matlab代码实现的四轴飞行器动力学建模与仿真方法。研究构建了考虑非线性特性的飞行器数学模型，涵盖姿态动力学与运动学方程，实现了三自由度（滚转、俯仰、偏航）的精确模拟。文中详细阐述了系统建模过程、控制算法设计思路及仿真结果分析，帮助读者深入理解四轴飞行器的飞行动力学特性与控制机制；同时，该模拟器可用于算法验证、控制器设计与教学实验。; 适合人群：具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的高校学生、科研人员及无人机相关领域的工程技术人员，尤其适合从事飞行器建模、控制算法开发的研究生和初级研究人员。; 使用场景及目标：①用于四轴飞行器非线性动力学特性的学习与仿真验证；②作为控制器（如PID、LQR、MPC等）设计与测试的仿真平台；③支持无人机控制系统教学与科研项目开发，提升对姿态控制与系统仿真的理解。; 阅读建议：建议读者结合Matlab代码逐模块分析，重点关注动力学方程的推导与实现方式，动手运行并调试仿真程序，以加深对飞行器姿态控制过程的理解。同时可扩展为六自由度模型或加入外部干扰以增强仿真真实性。
Lua中JSON编解码解析[项目代码]
11-24
本文详细介绍了Lua中json.encode和json.decode的使用方法。json.encode用于将表格数据编码为JSON字符串，支持字典和数组形式的表格，并解释了整型键值转换和空位处理规则。json.decode则用于将JSON字符串解码为表格对象，展示了如何解析复杂JSON结构。通过多个示例代码，清晰展示了两种函数的具体应用场景和输出结果，为Lua开发者处理JSON数据提供了实用参考。
SlowFast模型训练指南[项目源码]
最新发布
11-24
本文详细介绍了如何使用SlowFast模型在mmaction2工具箱中训练自制AVA数据集。SlowFast模型是一种双通道架构的深度学习模型，通过慢速和快速通路分别处理视频中的空间语义信息和动态动作信息，有效平衡计算成本与性能。文章从数据集准备、视频抽帧、标注数据集、格式转换、环境部署、配置文件修改、常见问题解决到训练和测试，提供了完整的步骤和代码示例。特别强调了数据集的标注和格式转换过程，以及如何解决训练中可能遇到的版本兼容性和GPU内存不足等问题。最后，文章还提供了测试模型的代码和参考资源，为读者提供了全面的技术指导。
基于分布式模型预测控制DMPC的多智能体点对点过渡轨迹生成研究（Matlab代码实现）
11-24
基于分布式模型预测控制DMPC的多智能体点对点过渡轨迹生成研究（Matlab代码实现）内容概要：本文围绕“基于分布式模型预测控制（DMPC）的多智能体点对点过渡轨迹生成研究”展开，重点介绍如何利用DMPC方法实现多智能体系统在复杂环境下的协同轨迹规划与控制。文中结合Matlab代码实现，详细阐述了DMPC的基本原理、数学建模过程以及在多智能体系统中的具体应用，涵盖点对点转移、避障处理、状态约束与通信拓扑等关键技术环节。研究强调算法的分布式特性，提升系统的可扩展性与鲁棒性，适用于多无人机、无人车编队等场景。同时，文档列举了大量相关科研方向与代码资源，展示了DMPC在路径规划、协同控制、电力系统、信号处理等多领域的广泛应用。; 适合人群：具备一定自动化、控制理论或机器人学基础的研究生、科研人员及从事智能系统开发的工程技术人员；熟悉Matlab/Simulink仿真环境，对多智能体协同控制、优化算法有一定兴趣或研究需求的人员。; 使用场景及目标：①用于多智能体系统的轨迹生成与协同控制研究，如无人机集群、无人驾驶车队等；②作为DMPC算法学习与仿真实践的参考资料，帮助理解分布式优化与模型预测控制的结合机制；③支撑科研论文复现、毕业设计或项目开发中的算法验证与性能对比。; 阅读建议：建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作，重点关注DMPC的优化建模、约束处理与信息交互机制；按文档结构逐步学习，同时参考文中提及的路径规划、协同控制等相关案例，加深对分布式控制系统的整体理解。
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