答案:x(k)就是你上一步卡尔曼滤波得到的、所谓加权平均之后的那个、对x在k时刻的佳估计值。 于是迭代也有了。 这就是卡尔曼滤波。(无公式)
KalmanFilter简单介绍主要讲解基本的卡尔曼滤波算法,有时候也说是离散或者线性卡尔曼滤波。首移动开发
学习卡尔曼滤波看了4天的文章,硬是没看懂.找到了楼下的文章一下就看懂了.我对卡尔曼滤波的理解,我认为,卡尔曼滤波就是把统计学应用到了滤波算法上
这两天学习了一些卡尔曼滤波算法的相关知识。相比其它的滤波算法,卡尔曼滤波在对计算量需求非常之低,又能达到相当的滤波结果。1. 算法原理 网上看到一篇
在网上看了不少与卡尔曼滤波相关的博客、报告,要么是只谈理论、缺乏感性,或者有感性认识,缺乏理论推导。能兼顾二者的少之又少,直到我看到了国外的一篇博文,真的
早接触卡尔曼滤波是在卫星导航课中,GPS 和IMU 结合时常会用到卡尔曼滤波。但学完了也只明白了数学推导,不过是“会做题的机器”。近在学习SLAM 时
卡尔曼滤波,也称为线性二次估计(LQE).它使用时域上一系列包含统计噪声和其他误差的观测量,对未知变量进行估计。这种方法因为对每个时间段上未知变量的联合概率分布
