卡爾曼濾波入門

學習卡爾曼濾波看了4天的文章,硬是沒看懂.後來找到了下面的文章一下就看懂了.

我對卡爾曼濾波的理解,

我認爲,卡爾曼濾波就是把統計學應用到了濾波算法上. 

算法的核心思想是,根據當前的儀器"測量值" 和上一刻的 "預測量" 和 "誤差",計算得到當前的最優量.   再 預測下一刻的量, 

裏面比較突出的是觀點是. 把誤差納入計算, 而且分爲預測誤差和測量誤差兩種.通稱爲 噪聲.

 還有一個非常大的特點是,誤差獨立存在, 始終不受測量數據的影響.

上面的ppt有助於入門理解.

但是在編程的時候你會發現,解釋裏面的數值23 沒有很明確的指出,是指的那個時刻的23 是預測的23 還是上一課測量的23

下面這段文字會有助於你更清晰的理解

 

卡爾曼濾波是統計學的程序表達.

要想深入理解,公式三 協方差的背後意義 需要學習統計學. 

如果僅僅是使用的話,這5個公式套進程序裏面還是很容易的.

看到這裏如果你明白了原理, 你再回過頭看看,會發現.誤差是獨立存在的. 誤差不受數據的影響. 誤差按照統計學的協方差公式更新, 跟數據無關.

而且誤差是不斷變化的.  

 

轉載自:https://blog.csdn.net/phker/article/details/48468591

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