卡尔曼滤波结果和图优化的融合

最新推荐文章于 2025-03-27 18:08:55 发布
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分类专栏： SLAM相关
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/weixin_43846627/article/details/115164733
版权
该博客介绍了如何利用扩展卡尔曼滤波融合GPS、IMU和编码器数据获取高精度定位信息，然后结合3D-NDT算法进行激光里程计的计算。在图优化框架下，将当前位姿作为节点，融合定位数据和激光提取的地面参数作为边约束，优化求解出更准确的机器人位姿。这一方法在机器人定位与建图中具有重要意义。

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

仅使用卡尔曼滤波结果作为初始值辅助NDT算法的进行，并没有进行实际融合。

论文地址

算法流程

  1. 扩展的卡尔曼滤波融合GPS、惯性测量单元IMU、编码器里程计得到融合后的定位信息

  2. 基于3D-NDT配准得到激光里程计

  3. 建图优化。融合单帧激光提取的地面数据和融合定位数据构建图优化的边约束

  4. 求解优化后的位姿
    在这里插入图片描述

图优化框架

以机器人的当前位姿作为节点，融合定位数据和激光提取的地面参数作为图优化结构中的边构建约束方程。

  • 3D-NDT：变换关系、地面参数、融合定位位姿——约束边
北斗导航 | 卡尔曼滤波与因子图优化对比（附图优化matlab代码）
尘世冰封的专栏
02-14 330
- 历史数据利用：因子图通过滑动窗口保留历史状态，优化时联合多帧数据；卡尔曼滤波仅依赖当前和上一帧状态 。 - 迭代优化：因子图通过多次迭代逼近最优解，卡尔曼滤波仅单次更新 。 - 误差抑制：因子图的多次线性化可有效抑制非线性误差（如GNSS伪距观测的非线性） 。
卡尔曼滤波器和优化的本质理解
ziliwangmoe的博客
10-04 5986
非线性最小二乘优化中，最重要的是那个雅克比矩阵。每一行对应一个观察两，里面的值代表要减少这个观察量的误差，其他被优化的量需要做的改变。而每一列就是这个观察量需要怎么变才能减少不同的观察量。对于一个优化量，对有的观察量需要增加值，有的需要减少。那到底是要减少还是增加呢？就把所有观察量对应的变化求个平均，得到这个迭代优化量的跟新值。 如果所有观察对应的更新量都是一致的，说明观察量质量高，反之亦然。 ...
【无标题】
最新发布
weixin_42573575的博客
03-27 317
最近工作需要用到滤波算法，调研了一些滤波方案，大部分滤波都需要一定窗口长度进行滤波，而卡尔曼滤波只需要前一个点的数据即可。卡尔曼滤波原理请自行百度学习，主要介绍一下卡尔曼滤波的编程与结果。依然是用python进行编程学习。
**这里也说到两大类融合框架，一类是卡尔曼滤波，一类是图优化。
诗筱涵的博客
07-18 1770
这里也说到两大类融合框架，一类是卡尔曼滤波，一类是图优化。 https://www.bilibili.com/video/BV1Y4411g7FJ?from=search&seid=7879757204467060170
重磅直播！机器人定位中的卡尔曼滤波与图优化技术
3D视觉工坊
05-14 296
基于ROS的GNSS定位系统：使用因子图优化（FGO）和扩展卡尔曼滤波（EKF）进行GNSS数据融合
实力派，无需多言！
11-19 1670
因子图优化是一种基于图论的优化方法，通过构建因子图模型，将观测数据和先验知识转化为图中的节点和边，然后通过优化算法求解最可能的状态。因子图优化在处理非线性问题和多模态数据方面具有优势。
卡尔曼滤波
认真写的博客
04-18 258
基本概念 卡尔曼滤波是一个优化估计算法，能够降低预测结果的方差，是预测结果更加稳定。 上图是代表的是一个雷达对一辆汽车位置的估计，黑点代表真实的情况，红色线条代表的是雷达的探测结果，紫色线条代表的是经过卡尔曼滤波处理后的结果。 原理 使用上一时刻的最优估计（后验估计）得到当前时刻的估计值（先验估计），然后利用观测值修正当前的估计值，得到当前时刻的最优估计。 通俗理解：我们想要得到一个预测结果有两个办法，但这两个办法都有误差，卡尔曼滤波是综合这两个方法的结果得到一个误差更小的结果。 比如想知道一个汽车现在所
使用卡尔曼滤波实现多传感器数据融合.zip
01-24
**卡尔曼滤波在多传感器数据融合中的应用** 在物联网(IoT)系统中，嵌入式设备常常配备有多传感器，以获取环境的全方位信息。...在具体应用中，需要根据系统的特性和资源限制，对卡尔曼滤波算法进行适当的调整和优化。
卡尔曼滤波DSP实现.zip_DSP 卡尔曼滤波_DSP 滤波_dsp卡尔曼滤波_卡尔曼_卡尔曼滤波 DSP
07-14
卡尔曼滤波是一种基于数学预测的优化估计方法，广泛应用于信号处理、控制理论和许多其他领域，尤其是在存在噪声和不确定性的情况下。在这个特定的压缩包文件中，重点是将卡尔曼滤波算法实现在数字信号处理器...
人工智能-项目实践-matlab-基于间接卡尔曼滤波的IMU与GPS融合MATLAB仿真（IMU与GPS数据由仿真生成）
03-11
2. **间接扩展卡尔曼滤波**：在IMU与GPS数据融合中，由于系统模型和测量模型可能包含非线性成分，因此需要使用扩展卡尔曼滤波。间接EKF是指不直接对状态变量进行滤波，而是通过对状态变量的函数（如位置、速度等）...
基于间接卡尔曼滤波的IMU与GPS融合MATLAB仿真（IMU与GPS数据由仿真生成）
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标题中的“基于间接卡尔曼滤波的IMU与GPS融合MATLAB仿真”涉及的是一个使用MATLAB进行的传感器数据融合项目，重点在于如何利用间接扩展卡尔曼滤波（Indirect Extended Kalman Filter, IEKF）整合惯性测量单元...
EKF与图优化比较
03-20
SLAM中，EKF（卡尔曼滤波）与图优化方法之间的比较pdf。
【camera-lidar-radar】基于卡尔曼滤波和扩展卡尔曼滤波的相机、激光雷达、毫米波雷达多传感器融合
02-26
综上所述，通过结合相机的视觉信息、LIDAR的高精度三维点云和Radar的远距离探测能力，使用卡尔曼滤波和扩展卡尔曼滤波进行多传感器融合，可以实现更准确、更稳定的目标检测、跟踪和定位，从而提高自动驾驶系统的安全...
卡尔曼滤波一
lsd19949312的博客
07-23 423
一.引言 1.卡尔曼滤波中的真实值,测量值,预测值,估计值怎么区分? 他的5条公式是其核心内容，结合现代的计算机,其实卡尔曼的程序相当的简单,只要你理解了他的那5条公式. 用一个简单的小例子：假设我们要研究的对象是一个房间的温度。根据你的经验判断，这个房间的温度是恒定的， 也就是现在这一分钟的温度等于过去一分钟的温度（假设我们用一分钟来做时间单位）（先验估计） 。假设你对你的经验不是 100%...
卡尔曼滤波很关键的一点是有一个马尔科夫性假设，就是这一时刻只和上一时刻相关，和之前的都无关，清楚这个再看卡尔曼滤波就好理解了，也清楚其局限性，所以现在图优化（批处理）是主流了。
诗筱涵的博客
08-11 554
卡尔曼滤波很关键的一点是有一个马尔科夫性假设，清楚这个再看卡尔曼滤波就好理解了，也清楚其局限性。 或者看我这篇博文 https://blog.youkuaiyun.com/sinat_16643223/article/details/118873600
SLAM卡尔曼滤波&&非线性优化
wwtx的博客
05-26 1105
SLAM问题数学方法研究 高斯分布（正态分布）是一个常见的连续概率分布。正态分布的数学期望值或期望值μμμ等于位置参数，决定了分布的位置；其方差σ2\sigma ^{2}σ2 的开平方或标准差σ\sigmaσ 等于尺度参数，决定了分布的幅度。 1.高斯分布 一个随机变量xxx服从高斯分布NNN，那么它的概率密度函数为： p(x)=1σ2πexp(−(x−μ)22σ2) p(x)=\frac{1} {{\sigma\sqrt{2\pi}}}exp(-\frac{(x-\mu)^2}{2\sigma^2}) p
通俗理解卡尔曼滤波（无人驾驶感知融合的经典算法）
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前言 说来惭愧，我个人也算有近10年AI教育经验，中间获得过一些名号，比如北理工校外导师，微软MVP兼优快云技术专家，本博客也有1700多万PV了，在AI圈内还是有很高知名度的。后2015年和团队一块创业创办AI职教平台「七月在线」，至今已近7年，这6 7年我们把AI做透了，同行没做的我们做，同行没有的广度我们有，同行不到的深度我们到。 六年多来，在专注做成人AI职教的同时，面对过很多行业的刺激，但自始至终都坚持专注AI。但过程中越发深刻意识到，AI只有与行业深度结合绑...
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