多傳感器融合之濾波（一）——卡爾曼濾波（KF）推導

原創 Darlingqiang 2020-06-17 18:16

卡爾曼濾波本質上是一個數據融合算法，將具有同樣測量目的、來自不同傳感器、(可能) 具有不同單位 (unit) 的數據融合在一起，得到一個更精確的目的測量值。

卡爾曼濾波的侷限性在於其只能擬合線性高斯系統。但其最大的優點在於計算量小，能夠利用前一時刻的狀態（和可能的測量值）來得到當前時刻下的狀態的最優估計。

EKF擴展卡爾曼濾波適用於非線性高斯模型。

 

徐老師闡述原理記錄：
 

 

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