卡尔曼滤波器在1960年被卡尔曼发明之后，被广泛应用在动态系统预测。. 在自动驾驶、机器人、AR领域等应用广泛。. 卡尔曼滤波器使用类似马尔可夫链的性质，
卡尔曼滤波是一种利用 线性系统 状态方程，通过系统输入输出观测数据，对 系统状态 进行最优估计的算法。 由于观测数据中包括系统中的噪声和干扰的影响，
我们现在要学习的卡尔曼滤波器,正是源于他的博士论文和1960年发表的论文 《ANewApproachtoLinearFilteringandPredictionProblems》(线性滤波与预测问题的新方法)。 简单来说,卡尔曼
卡尔曼滤波本来是控制系统课上学的,当时就没学明白,也蒙混过关了,以为以后也不用再见到它了,可惜没这么容易,后来学计算机视觉和图像处理,发现用它的地方更多了
我博士论文就是研究传感器融合算法的,卡尔曼滤波是高斯分布下的最优算法,但现实都是非线性非高斯的,扩展卡尔曼滤波只能做近似处理。用粒子滤波处理更精确,但计
于是毫无自控基础的我下了篇卡尔曼1960年的的论文,确实,看不懂,所以下面文中提到的疑惑都是很入门的。有强大的随机过程和自控原理基础的可以直接跳过,同时文中
我个人的看法是这样的，理论解和工程技术解是两个不同的命题。理论上很成熟的技术，在不同的场景下则
Z-HE. 47 人赞同了该文章. 如何真正搞懂卡尔曼滤波？. 本文搜集了大量文章，来帮助我们彻底理解它。. 为什么写这篇文章，原来我发现自己还是不真懂卡尔曼滤
概述 总的来说，卡尔曼滤波器是一个状态估计器，它利用 传感器融合 、 信息融合 来提高系统的精度。 通常，我们要观测一个系统的状态，有两种手段。 一种是通
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