卡尔曼滤波（Kalman Filter）原理与公式推导

卡尔曼滤波（Kalman Filter）原理与公式推导

一、背景---卡尔曼滤波的意义

随着传感技术、机器人、自动驾驶以及航空航天等技术的不断发展，对控制系统的精度及稳定性的要求也越来越高。卡尔曼滤波作为一种状态最优估计的方法，其应用也越来越普遍，如在无人机、机器人等领域均得到了广泛应用。

对于Kalman Filter的理解，用过的都知道“黄金五条”公式，且通过“预测”与“更新”两个过程来对系统的状态进行最优估计，但完整的推导过程却不一定能写出来，希望通过此文能对卡尔曼滤波的原理及状态估计算法有更一步的理解。

 

posted on 2018-11-25 14:42 董一点 阅读( ...) 评论( ...) 编辑 收藏

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