本文对于扩展卡尔曼滤波、无迹卡尔曼滤波仅仅做了一些简要介绍，不再想上次的
2024-01-14 14:29
卡尔曼滤波是一种用于估算线性动态系统状态的优化算法，其基础数学理论为贝叶斯定理，将传感器测量值和系统模型的预测值进行融合，得到对系统状态的估计。
2023-08-30 10:18
卡尔曼滤波是一种用于估算线性动态系统状态的优化算法，其基础数学理论为贝叶斯定理，将传感器测量值和系统模型的预测值进行融合，得到对系统状态的估计。贝叶斯定理是基于条件概率的公式，用于计算给定某些证据
2023-08-30 10:18
卡尔曼滤波以及其扩展算法能够应用于目标状态估计，如果这个目标是行人，那么就是行人状态估计（或者说行人追踪），如果这个目标是自身，那么就是车辆自身的追踪（结合一些地图的先验，GPS等数据的话就是自身的定位）。
2024-04-29 09:46
你可以在任何含有不确定信息的动态系统中使用卡尔曼滤波，对系统下一步的走向做出有根据的预测，即使伴随着各种干扰，卡尔曼
2022-09-30 09:19
在很多实际工程问题当中，非线性系统占大多数，而卡尔曼提出来的卡尔曼滤波器是一种针对线性系统的估计算法[1]。 为了解决这
2022-08-12 10:06
卡尔曼滤波实质上就是基于观测值以及估计值二者的数据对真实值进行估计的过程。
2023-02-16 09:47
本文开始阐述了卡尔曼滤波的概念，其次阐述了卡尔曼滤波的性质与
2018-03-09 08:57
卡尔曼滤波（Kalman filter）是一种高效的自回归滤波器，它能在存在诸多不确定性情况的组合信息中估计动态系统的状态，是一种强大的、通用性极强的工具。
2018-07-19 15:46
卡尔曼滤波（Kalman Filter），以下简称KF，是由Swerling（1958）和Kalman（1960）作为线性高斯系统（linear Gaussian system）中的预测和
2023-08-10 09:58
