1、卡尔尔曼滤波(KF)、扩展卡尔曼滤波器(EKF)、 迭代扩展卡尔曼滤波器(IEKF)

最新推荐文章于 2025-06-13 22:37:19 发布
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文章标签： 系统架构 机器人 人工智能 算法 架构
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【状态估计与多传感器数据融合】卡尔尔曼滤波(KF)、扩展卡尔曼滤波器(EKF)、 迭代扩展卡尔曼滤波器(IEKF)（附C++代码）
qq_35635374的博客
11-04 5560
系列文章目录 提示：这里可以添加系列文章的所有文章的目录，目录需要自己手动添加 TODO:写完再整理 文章目录系列文章目录前言一、使用卡尔曼的作用与特点1.卡尔曼滤波的作用2.卡尔曼滤波的算法的特点二、卡尔曼中的各类矩阵的含义1.协方差矩阵P（1）协方差矩阵作用（2）协方差矩阵的含义（3）协方差矩阵的性质（4）噪声协方差矩阵P的传递2.观测矩阵H（1）观测矩阵H的作用（2）观测矩阵H举例（3）注意3.观测协方差矩阵R（1）观测协方差矩阵R的作用4.状态转移矩阵F（1）状态转移矩阵F作用5.控制矩阵B（1）
卡尔曼滤波与GNSS定位的融合
AI天才研究院
01-15 419
1.背景介绍 随着全球定位系统（如GPS、GLONASS、Galileo和Beidou）的普及和发展，GNSS定位技术已经成为现代导航和位置信息服务的核心技术。然而，GNSS定位技术面临着诸多挑战，如多路径干扰、定位误差等。为了提高GNSS定位的准确性和稳定性，需要结合其他定位技术，如传感器融合定位（Sensor Fusion Positioning,
重新整理KF相关公式，Byes滤波器、KF、EKF、IEKF、UKF、PF
Efan_W的博客
01-20 2253
Filter Bayes filter： 使用概率分布推导，适用于离散系统 P(x∣z1,…,zn)=P(zn∣x,z1,…,zn−1)P(x∣z1,…,zn−1)P(zn∣z1,…,zn−1) P\left(x | z_{1}, \ldots, z_{n}\right)=\frac{P\left(z_{n} | x, z_{1}, \ldots, z_{n-1}\right) P\left(x ...
关于EKF和ErKF的理解
npuzhazha的博客
06-13 861
EKF和ErKF的区别 大概6.20写完。 快捷键 加粗 Ctrl + B 斜体 Ctrl + I 引用 Ctrl + Q 插入链接 Ctrl + L 插入代码 Ctrl + K 插入图片 Ctrl + G 提升标题 Ctrl + H 有序列表 Ctrl + O 无序列表 Ctrl + U 横线 Ctrl + R 撤销 ...
Iterated Kalman Filter(IKF/IEKF)总结
wuRDmemory
05-22 6654
写在前面 本篇内容主要介绍一下IKF的原理，IKF作为KF的一种变体，和EKF一样，主要是为了解决非线性问题。两者相比较而言，在精度上，IKF要比EKF好一些，但是花费的计算代价要稍大一些，当IKF仅仅进行一次迭代的话相当于EKF。   更新阶段的问题表示 在更新阶段，主要涉及到如下几个变量 当前状态xxx，对应的协方差矩阵PPP； 当前状态的估计x‾\overline{x}x，对应...
KF、EKF、IEKF、UKF卡尔曼滤波器
m_buddy的博客
10-01 2968
对于卡尔曼滤波的直观理解便是对所掌握数据的融合处理，假设手头有两个随机变量，知道其均值和方差，而且均值相同，那么我希望找到一个权重，使得把这两个随机变量组合起来，均值不变，方差减小，从线条上看当然变得平稳了一些，于是被搞工程的人成为滤波。问题是权重如何找呢？简化一下问题，把这两个随机变量都视作服从正态分布的随机变量，这样通过计算可知，权重与它们的方差有关。下一个问题是，往往手头只有一个滤波器，怎么办？可以给系统建模，根据历史信息计算出一个额外的数值来，为了简化问题，认为系统是线性的，那么输入数学模型给出的数
状态估计-滤波器和非线性优化的区别
jjjqqq123321的博客
03-03 498
状态估计-滤波器和非线性优化的区别
【状态估计】卡尔曼滤波器、扩展卡尔曼滤波器、双卡尔曼滤波器和平方根卡尔曼滤波器研究（Matlab代码实现）
weixin_61181717的博客
04-17 874
DKF通过联合估计状态与参数或多传感器融合状态-参数双估计：如电池管理系统中，一个KF估计SOC（荷电状态），另一个估计内阻等参数，通过交互修正提高整体精度。分布式多传感器融合：各传感器独立运行KF，融合中心通过协方差交叉（CI）或加权平均整合结果（图1）：预处理：各传感器数据滤波降噪（如小波去噪）。两级融合：特征级融合（提取损伤位置）与决策级融合（优化权重矩阵）。
主流卡尔曼滤波推导——KF、EKF、IKF、UKF、ESKF
一抹烟霞的博客
04-07 3067
文章目录一、高斯分布1.1 高斯概率密度函数1.2 联合高斯概率密度函数1.3 高斯随机变量的线性变换二、滤波器基本原理2.1 贝叶斯滤波三、卡尔曼滤波3.1 普通卡尔曼滤波器 (KF)3.2 扩展卡尔曼滤波(EKF) 一、高斯分布 1.1 高斯概率密度函数 一维情况下， 高斯概率密度函数表示为： 其中μ\muμ为均值, σ2\sigma^2σ2为方差。 多维情况下， 高斯概率密度函数表示为 其中μ\muμ为均值， 方差为Σ\SigmaΣ 。 1.2 联合高斯概率密度函数 1.3 高斯随机变量的线性
多传感器标定、数据融合与状态估计导读
qq_35635374的博客
04-29 795
认知有限，望大家多多包涵，有什么问题也希望能够与大家多交流，共同成长！本文先对多传感器标定、数据融合与状态估计导读做个简单的介绍，具体内容后续再更，其他模块可以参考去我其他文章提示：以下是本篇文章正文内容。
AUTOSAR从入门到精通-【应用篇】基于AUTOSAR的电动车传感器信号处理组件接口及融合算法的研究与实现
getusushu的博客
08-29 340
智能电动汽车配备的电子装备越来越多，传感器的数量甚至能达到几百个， 越来越复杂的电子系统会降低开发效率，使开发成本加剧，导致可靠性和稳定性 变低。AUTOSAR是汽车开放式系统架构，是由全世界的汽车制造商、零部件供应 商/开发商及软件开发公司等共同提出的一套软件架构标准[1]。它的出现提高了 系统的可靠性，增加了软件复用的可能性，并且降低了开发成本，解决了软件可 移植性差及软件集成困难等问题。
KF和EKF的理解
qq_36458461的博客
08-26 3090
现实是我们的处理和测量模型都是非线性的，结果就是一个不规则分布，KF能够使用的前提就是所处理的状态是满足高斯分布的，为了解决这个问题，EKF是寻找一个线性函数来近似这个非线性函数，而UKF就是去找一个与真实分布近似的高斯分布。 EKF 通过雅克比和偏导数近似非线性模型，但是忽略了高阶导数, EKF的中心思想就是将非线性系统线形化后再做KF处理。 Kalman滤波分为2个步骤，预测(predict)和校正(correct)。预测是基于上一时刻状态估计当前时刻状态，而校正则是综合当前时刻的估计状态与观测状态，估
从算法到系统架构：AI生成内容连贯性技术深度解析
🚀免费专栏：✅穿越之灵脉重构师：重启天元代码系列✅Python筑基系列✅创新语言开发系列✅代码故事茶馆✅AI筑梦工作站
06-10 1621
在AIGC爆发式发展的今天，文本生成图像（T2I）与视频生成（T2V）技术已实现惊人的视觉表现力。然而，当我们尝试生成多图叙事或长视频时，常常遇到角色外观突变、场景逻辑断裂、物体运动违背物理规律等问题。 本文将从技术原理出发，结合近期前沿研究与工业级解决方案，系统解析AI生成连贯性问题的本质，并探讨从算法设计到系统架构的突破性进展。
软考 系统架构设计师系列知识点之杂项集萃（88）
phmatthaus的专栏
06-13 452
软考 系统架构设计师系列知识点之杂项集萃（88）
全栈监控系统架构
艾希射日
06-12 1622
CNCF 的：对底层主机资源的监控。比如 CPU、内存、磁盘用量、磁盘IO、网络IO 、系统日志等。：对中间件的监控。比如 MySQL、Redis、ElasticSearch、Nginx 等中间件的关键指标。：监控应用的指标。比如 JVM 指标、JDBC 指标、HTTP 的吞吐、响应时间和返回码分布等。当然也包括客户端的监控，比如移动客户端的性能监控。
软考 系统架构设计师系列知识点之杂项集萃（86）
phmatthaus的专栏
06-10 466
软考 系统架构设计师系列知识点之杂项集萃（86）
分布式微服务系统架构第147集：JavaPlus技术文档平台日更
程序员哆啦A梦，蓝胖子
06-12 456
简单来说，当你用浏览器访问网站时，tomcat就像餐厅传菜员，把java代码做的”菜品“，翻译成你能看懂的HTML页面，它内置的JSP引擎会把页面布局，魔法符合变成正经的Java代码，Coyote连接器负责和浏览器对暗号”处理HTTP协议。CDN即内容分发网络，本质上是个“内容快递网络”，是通过在现有的Internet中增加一层新的网络架构，将网站的内容发布到最接近用户的网络“边缘”，使用户可以就近取得所需的内容，提高用户访问网站的响应速度。面向对象的数据库是指使用面向对象的思想来设计数据库。
PyTorch深度学习框架60天进阶学习计划 - 第58天端到端对话系统（一）：打造你的专属AI语音助手
weixin_40780178的博客
06-13 611
PyTorch深度学习框架60天进阶学习计划 - 第58天端到端对话系统（一）：打造你的专属AI语音助手！如果文章对你有帮助，还请给个三连好评，感谢感谢！
分布式微服务系统架构第148集：JavaPlus技术文档平台日更
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程序员哆啦A梦，蓝胖子
06-13 459
在使用Redis过程中，key的过期问题是一个常见的挑战，本文将详细介绍Redis key过期的原理、常见问题及解决方案。Redis key过期问题是使用Redis缓存系统时必须面对的挑战，通过理解Redis的过期机制原理，针对不同场景采用合适的解决方案，可以有效避免缓存雪崩、击穿和穿透等问题，提高系统的稳定性和性能。在实际工作中，建议建立标准的问题排查流程和工具集，提前做好监控和告警，做到早发现、早处理，避免问题扩大化。在top命令中，按P键按CPU使用率排序，找出CPU使用率最高的进程，记录其PID。
IEKF
04-03
### IEKF算法原理 Iterated Extended Kalman Filter (IEKF) 是一种改进版的扩展卡尔曼滤波器（EKF），其核心思想是在每次测量更新过程中通过迭代优化的方式提高状态估计精度。传统 EKF 的线性化过程仅基于当前的状态预测值完成一次计算，而 IEKF 则允许在线性化的雅可比矩阵附近多次重新评估模型误差[^1]。 具体而言，在 IEKF 中，每一次测量更新都会重复执行以下操作直到收敛： - 使用当前的最佳状态估计值重新计算雅可比矩阵。 - 基于新的雅可比矩阵调整状态向量和协方差矩阵。 这种方法类似于高斯牛顿方法中的局部最小化策略，从而能够更精确地逼近非线性系统的实际行为[^2]。 ### 应用场景分析 #### 自动驾驶领域 在一个典型的自动驾驶案例中，Error-State Extended Kalman Filter（ES-EKF）被用来融合多种传感器的数据以实现车辆精确定位[^3]。此技术特别适用于需要处理复杂环境下的动态变化情况，比如城市道路或者恶劣天气条件下的导航任务。例如，在 CARLA 模拟环境中，研究者们展示了如何综合利用惯性测量单元（IMU）、全球导航卫星系统（GNSS）接收机以及激光雷达（LiDAR）的信息来持续跟踪并校正汽车的位置与方向参数。 以下是该应用场景的一个简化代码示例展示 ES-EKF 的基本框架结构: ```python import numpy as np class ErrorStateEKFFilter: def __init__(self, initial_state, covariance_matrix): self.state = initial_state # 初始化状态向量 self.P = covariance_matrix # 协方差初始化 def predict(self, F, Q): """ 预测阶段 """ self.state = F @ self.state # 状态转移函数作用后的结果 self.P = F @ self.P @ F.T + Q # 更新先验误差协方差 def update(self, z, H, R, max_iter=5, tol=1e-6): """ 迭代修正部分 """ innovation = z - H @ self.state # 计算残差 S = H @ self.P @ H.T + R # 测量噪声加权求逆项 K = self.P @ H.T @ np.linalg.inv(S) # 计算增益K delta_x_prev = None # 上次增量存储变量 for _ in range(max_iter): delta_x = K @ innovation # 当前步长 if delta_x_prev is not None and np.linalg.norm(delta_x - delta_x_prev) < tol: break # 达到容忍度则停止 self.state += delta_x # 修改状态估值 delta_x_prev = delta_x # 存储本次修改用于下轮比较 # 对H重新评价可能依赖新state... ``` 上述伪代码片段定义了一个简单的错误态扩展卡尔曼过滤类 `ErrorStateEKFFilter` ，它包含了标准的预测步骤以及带有内部循环机制的增强型更新逻辑以便支持多轮微调直至满足特定终止准则为止。 ### 总结说明 综上所述，IEKF 不仅仅是理论上的进步；实际上，它的设计使得面对高度复杂的现实世界问题时更加稳健可靠。无论是航空航天还是机器人学等领域都可以发现其广泛的应用实例证明了这一点的价值所在。
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