前一段时间,做项目研究了一下卡尔曼滤波,并且在项目当中实现了一个物体跟踪的功能,所以,借着新鲜劲儿,本次博客对卡尔曼滤波进行一次整理。
- 卡尔曼滤波是什么
- 卡尔曼滤波能做什么
- 卡尔曼滤波的工作原理
- 举个栗子
卡尔曼滤波是什么
卡尔曼滤波适用于估计一个动态系统的最优状态。即便是观测到的系统状态参数含有噪声,观测值不准确,卡尔曼滤波也能够完成对状态真实值的最优估计。网上大多数的教程讲到卡尔曼的数学公式推导,会让人很头疼,难以把握其中的主线和思想。所以我参考了国外一位学者的文章,讲述卡尔曼滤波的工作原理,然后编写了一个基于OpenCV的小程序给大家做一下说明。下面的这个视频请大家先直观地看看热闹吧~
角度跟踪视频
卡尔曼滤波能做什么
假设我们手头有一辆DIY的移动小车。这辆车的外形是这样的:
这辆车可以在荒野移动,为了便于对它进行控制,需要知道它的位置以及移动速度。所以,建立一个向量,用来存储小车的位置和速度
卡尔曼滤波的工作原理
1.先验状态估计
以之前我们创建的状态变量为例,
2.后验估计(量测更新)
到此,利用xk^xk^=