摄像头与激光雷达微波雷达的融合算法之四----卡尔曼滤波

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本文介绍了卡尔曼滤波在自动驾驶中的应用,详细解析了卡尔曼滤波的五大公式,包括状态方程和观测方程,并阐述了滤波算法的预测和更新步骤。同时,讨论了滤波器的关键参数如状态转移矩阵、测量噪声协方差等,并提供了代码实现的简要说明。

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1、卡尔曼滤波的五大公式

系统的状态方程为:

这个状态方程是根据上一时刻的状态和控制变量来推测此刻的状态,wk-1是服从高斯分布的噪声,是预测过程的噪声,它对应了 xk 中每个分量的噪声,是期望为 0,协方差为 Q 的高斯白噪声wk-1~N(0,Q),Q即下文的过程激励噪声Q.

观测方程为:

vk是观测的噪声,服从高斯分布,vk~N(0,R),R即下文的测量噪声R。

卡尔曼滤波算法有两个基本假设: ( 1) 信息过程的足够精确的模型,是由白噪声所激发的线性( 也可以是时变的) 动态系统; ( 2) 每次的测量信号都包含着附加的白噪声分量 。当满足以上假设时,可以应用卡尔曼滤波算法。

卡尔曼滤波算法分为两步:预测和更新

预测:根据上一时刻

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