卡尔曼滤波算法及其python实现

最新推荐文章于 2024-10-16 11:47:27 发布

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#卡尔曼滤波 #KF #原理 #python实现

本文详细介绍了卡尔曼滤波算法的原理及应用，通过Python代码演示了算法的具体实现过程。从生成带噪声的传感器观测值，到定义状态向量、状态协方差矩阵等关键步骤，再到卡尔曼滤波的预测和更新过程，全面解析了卡尔曼滤波在处理动态系统状态估计中的作用。

卡尔曼滤波算法及其python实现

算法原理
python实现
参考资料

算法原理

在这里插入图片描述

python实现

# KF algorith demo by Leo
# 2020.01.06
# ZJG CAMPUS,ZJU

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
 

'''
生成带噪声的传感器观测值Z
Z中一共包含500个samples，第k个sample代表k时刻传感器的读数
假设只对机器人位置进行传感器观测，并且只用距离表示位置
因此，Z中只有一个观测变量，即机器人的位置，这个位置一维数据表示
'''
# 生成不带噪声的数据
Z_raw = [i for i in range(500)]
# 创建一个均值为0，方差为1的高斯噪声，共有500个samples，精确到小数点后两位
noise = np.round(np.random.normal(0,