题目 巡航导弹沿直线飞向目标，目标处设有一监视雷达，雷达对导弹的距离进行观测。 假设：（1）导弹初始距离 100 k m 100km 100km，速度约为
摘 要：锂离子电池荷电状态(SOC)是电池管理系统(BMS)重要的参数之一，准确估计可以提高电池的使用寿命。然而在SOC估计过程中，会受到如测量设备的精度、噪声等外界因素的干扰，降低SOC的估计精度。为了提高 SOC的估计精度，针对扩展卡尔曼滤波(EKF)算法易受噪声干扰，提出了以新息自适应扩展卡
卡尔曼滤波原理及实践 公式 x ^ k ∣
无论是平衡车还是无人机 核心都是要状态估计，都有卡尔曼滤波，多传感器融合。 对自身精确的估计是控制的前提。 无论对于平衡车还是无人机还是自主无人机都是如此。 准确的位资估计是控制的前提。
1、前记：（菜鸡本鸡的学习记录而且，大佬们可以离去了*_*//） 记录下官网视频中如何使用卡尔曼滤波器估计单摆的角度。如下，首先明确单摆在初始角度为theta时由于重力作用下开始摆动【忽略摩擦和空气阻力的影响？】。要得到单摆在运动过程中的角度 theta，有两种办法： （1）通过运动模型推导来预
新一年的算法更新季又来了，这一次tbus的优化侧重点任然放在【状态估计】方面。 去年推出了tiny_ekf主要侧重点在飞的稳不稳方面，而今年由于业务量的增加，估计精度的需求也凸显出来。 我们直接进入主题： 一、Tslam9功能性更新-----适配镭神N301远距离激光雷达： 不得不说，镭神n301比
第1章 绪论 1.1 研究背景 对于目标实施追踪一直是人们追求的目标，以前只能通过人为的或者其他信息进行模糊的追踪。20世纪初，数字图像的处理走入大众的视野。在那个时候，人们在两地之间传输了一张照片，该照片经过数字压缩后，传输时间从200多小时缩短到不足三小时。这一过程虽然用
后端概述 （一）状态估计的概率解释1、后端的概念2、后端要解决的问题（1）简单描述（2）数学表述 （二）线性系统和KF1、马尔可夫假设2、线性高斯系统下的卡尔曼滤波器 （三）非线性系统和EKF（四）滤波器后端小结 （一）状态估计的概率解释 1、后端的概念 前端视觉里程计只能通过邻近的几张图
0 前言1 贝叶斯滤波的三大概率密度函数2 扩展卡尔曼滤波的假设 2.1 与卡尔曼滤波相同的假设2.2 与卡尔曼滤波不同的假设 3 扩展卡尔曼滤波的公式推导 3.1 预测步的两个公式3.2 更新步的三个公式 4 矩阵形式的扩展卡尔曼滤波5 应用实例——基于毫米波雷达与扩展卡尔曼滤波的目
https://www.bilibili.com/read/cv5841653 似然 likelihood ： 哪个原因最有可能（最像）导致了结果 似然概率：代表观测的准确度，衡量传感器不确定性，传感器精度。 似然 ： P(观测 | 状态) 似然 ： P(果 | 因)
https://www.bilibili.com/read/cv5841593
5电感感知赛道普通元素 写在前面用到的一些有名算法代码讲解 写在前面 我写了一篇总的博客，分享了我参加了十五届智能车竞赛的经历哦~还请多多捧场啦 2020第十五届全国大学生智能汽车竞赛——基础四轮组入门看这一篇就够了！ 用到的一些有名算法 1.卡尔曼滤波 2.非库函数的
卡尔曼滤波 废话不多说,直接上最好的资源 最好的解读网站: 网址 最好的视频讲解: 传送
1 clear all; 2 close all; 3 clc; 4 n=40; 5 6 point=load('point.mat'); 7 current_point=point.point; 8 9 plot(current_point(:,1),current_point(:,2),'r'); 10 11 %系统方程：x(k+1)=fi*x(k)+gm*w(k) 12 %观测方程：z(k)=h*x(k)+v(k) 13 14 x=c
写文章的目的在于之前面试的时候，提到某一个时间序列项目的特征工程处理。我说的大多数都是一些数据清洗、数据去除异常点、针对数据特性做出的特别的特征工程的操作，然后面试官给我的建议是下一次面试多说一下常规的特征工程处理，因为这样面试官才会跟你有共鸣，能更好的理解你说的特
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% % 扩展Kalman滤波实现三维位置估计 % 观测有距离、俯仰角、偏航角 %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% function ekf_for_track_9 clc; clear; n=9; T=0
参考：《卡尔曼滤波器设计及其应用研究》。
参考链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/34656822 https://www.jianshu.com/p/c512a2b82907 https://blog.csdn.net/CSDN_X_W/article/details/90289021 --------------------------------------------------------------------------------------------- 卡尔曼滤波 卡尔曼滤
关于卡尔曼滤波的原理 文章目录关于卡尔曼滤波的原理1.基本模型的建立2.引入干扰的情况3.减少干扰的思路4.卡尔曼滤波的递归公式5.参考资料 1.基本模型的建立 我们假设我们的系统的状态量有这样的线性的递归关系： xk=Fkxk−1+Bkuk x_k=F_kx_{k-1}+B_ku_{k} xk=Fkxk−1+
1.卡尔曼滤波如何预测多步之后的数据？ 答案来源：卡尔曼滤波预测的步长只能是一步吗？可以多步吗？ 2.卡尔曼滤波哪里体现了预测功能？ 答：在预测方程中的\(F_{k}\)（不包括系统控制变量以及噪音的转移方程）、\(B_{k}\)（体现外部控制量的控制矩阵）和\(U_{k}\)（控制向量）就是对为未来一个步长的
图解卡尔曼滤波
与我的朋友交谈时，我经常听到：“哦，卡尔曼(Kalman)滤波器……我经常学它，然后我什么都忘了”。好吧，考虑到卡尔曼滤波器(KF)是世界上应用最广泛的算法之一(如果环顾四周，你80％的技术可能已经在内部运行某种KF)，让我们尝试将其弄清楚。 在这篇文章的结尾，你将对KF的工作原理，其背后的
一、坐标系 二、作用和分类 三、测量误差 测量上常用的精度评定方法有中误差，相对误差和极限误差 四、变形预报 1.回归分析法 2.有限元法 3.时间序列分析法 4.卡尔曼滤波法 5.人工神经网络法 点赞 收藏 分享 文章举报 lntu_ling 发布了95 篇
ADIS16465基本读写程序及资料 实验室老师让做ADIS16465读取，网上可以参考的很少，故把自己做的分享出来。分享的资料里面的程序都是本人自己写的，本代码使用的嵌入式处理器为stm32f407，很多地方没有优化，初次学习ADIS，可能有很多错误，请大家相信自己。 资料里还有一些四元数欧拉角的
