@闾莺17655423180
卡尔曼滤波状态问题 -
******1580蔚影 首先啦,状态向量的选择是由运动学模型决定的,而不是自己随便定,就像如果是静止小扰动的物体,就需要速度与位置两个分量,而近似匀加速的物体需要四个.而且,这三个量根本不是独立的,事实上,在卡尔曼滤波中,往往只能观测到位置,而速度与加速度都是通过观测历史估计出来的.对于线性无关的量就各自滤各自的好了,例如x方向和y方向,角度与速度并不是无关的哦
@闾莺17655423180
卡尔曼滤波 就业怎么样 -
******1580蔚影 卡尔曼滤波只是一个算法,与找工作无关.具体你做的项目,从中体现出的你的能力,对找工作是有帮助的.
@闾莺17655423180
如何理解卡尔曼滤波中的观测方程 -
******1580蔚影 卡尔曼滤波的原理是使用观测值来动态的生成统计预测参数的.x(k)=a x(k-1)+b u(k)+w(k) .(1)z(k)=h x(k)+v(k) .(2)预测是通过(1)式中的 w(k) 和(2)式中的v(k)的噪声的统计“标准差”生成的.有说是“协方差”可能和后面三个跌代式子混...
@闾莺17655423180
自动控制,卡尔曼滤波 -
******1580蔚影 卡尔曼滤波是用于观测存在不确定性的系统上的,通过线性动力学模型得到预测值,和观测值进行加权,得到精度更高的估计值.换句话说就是提高观测精度的一种算法.文献还是很多的
@闾莺17655423180
卡尔曼滤波技术是什么?
******1580蔚影 滤波卡尔曼滤波由于高速电子计算机的发展以及测定人造卫星轨道和导航等滤波技术问题的需要,R.E.卡尔曼与R.S.布西于20世纪60年代初期提出了一类新的线性滤波的模型与方法,通称为卡尔曼滤波
@闾莺17655423180
卡尔曼滤波是无偏估计吗 -
******1580蔚影 卡尔曼滤波是无偏估计...
@闾莺17655423180
单个测量信号能用卡尔曼滤波算法吗 -
******1580蔚影 卡尔曼滤波器是一个“optimal recursive data processing algorithm(最优化自回归数据处理算法)”.对于解决很大部分的问题,他是最优,效率最高甚至是最有用的.他的广泛应用已经超过30年,包括机器人导航,控制,传感器数据融合甚至在军事方面的雷达系统以及导弹追踪等等.近年来更被应用于计算机图像处理,例如头脸识别,图像分割,图像边缘检测等等.
@闾莺17655423180
卡尔曼滤波 -
******1580蔚影 状态转移矩阵是和机器人的运动方式有关,匀速的和匀加速的矩阵维数是不同的,协方差阵是每一次观测的值Zk和预测值Xk之间的差值的协方差组成的
@闾莺17655423180
如何用通俗的语言解释卡尔曼滤波器 -
******1580蔚影 REST -- REpresentational State Transfer 直接翻译:表现层状态转移.这个中文直译经常出现在很多博客中.尼玛谁听得懂“表现层状态转移”?这是人话吗?我自己也困惑了很久,查询了很多资料,花了差不多一年有个还算清晰的理解.分享...
@闾莺17655423180
kalman卡尔曼滤波 能重复多次滤波吗? -
******1580蔚影 1)卡尔曼滤波实际上是一个低通滤波器,通过增益系统调节滤波的带宽.你多次滤波就相当于级联了滤波器2)能否多次滤波,要考虑你两次滤波的条件,两次同样的系数和输入的话 ,相当于再次平滑,只有第二次有额外的信息输入或者带宽比第一次小时才有明显做用.3)一般常见的做法不是级联,而是做多组系数,通过对误差和系统状态的检验进行切换系数,可以使适应复杂的情况.
