from:https://blog.csdn.net/u010720661/article/details/63253509 原文链接:http://www.bzarg.com/p/how-a-kalman-filter-works-in-pictures/ 我不得不说说卡尔曼滤波,因为它能做到的事情简直让人惊叹!意外的是很少有软件工程师和科学家对对它有所了解,这让我感到沮丧,因为卡尔曼滤波是一个如此强大的工具,能够在不确定性中融合信息,与此同时,它提取精确信息的能力看起来不可思议. 什么是卡尔…

最大似然估计 似然与概率 在统计学中,似然函数(likelihood function,通常简写为likelihood,似然)和概率(Probability)是两个不同的概念.概率是在特定环境下某件事情发生的可能性,也就是结果没有产生之前依据环境所对应的参数来预测某件事情发生的可能性,比如抛硬币,抛之前我们不知道最后是哪一面朝上,但是根据硬币的性质我们可以推测任何一面朝上的可能性均为50%,这个概率只有在抛硬币之前才是有意义的,抛完硬币后的结果便是确定的:而似然刚好相反,是在确定的结果下去推测产…

内容: 调试强化学习算法(RL算法) LQR线性二次型调节(french动态规划算法) 滤波(kalman filters) 线性二次高斯控制(LGG) Kalman滤波器 卡尔曼滤波(Kalman filtering)一种利用线性系统状态方程,通过系统输入输出观测数据,对系统状态进行最优估计的算法.由于观测数据中包括系统中的噪声和干扰的影响,所以最优估计也可看作是滤波过程. 斯坦利·施密特(Stanley Schmidt)首次实现了卡尔曼滤波器.卡尔曼在NASA埃姆斯研究中心访问时,发现他的方…

kalman滤波原理(通俗易懂) 1. 在学习卡尔曼滤波器之前,首先看看为什么叫“卡尔曼”.跟其他著名的理论(例如傅立叶变换,泰勒级数等等)一样,卡尔曼也是一个人的名字,而跟他们不同的是,他是个现代人! 卡尔曼全名Rudolf Emil Kalman,匈牙利数学家,1930年出生于匈牙利首都布达佩斯.1953,1954年于麻省理工学院分别获得电机工程学士及硕士学位.1957年于哥伦比亚大学获得博士学位.我们现在要学习的卡尔曼滤波器,正是源于他的博士论文和1960年发表的论文<A New Appr…

本文为原创文章,转载请注明出处,http://www.cnblogs.com/ycwang16/p/5999034.html 前面介绍了Bayes滤波方法,我们接下来详细说说Kalman滤波器.虽然Kalman滤波器已经被广泛使用,也有很多的教程,但我们在Bayes滤波器的框架上,来深入理解Kalman滤波器的设计,对理解采用Gaussian模型来近似状态分布的多高斯滤波器(Guassian Multi-Hyperthesis-Filter)等都有帮助. 一. 背景知识回顾 1.1 Bayes滤…

1.贝叶斯---最大似然估计 回顾一下第二讲的经典SLAM模型: 通过传感器(例如IMU)的运动参数u来估计运动(位姿x)[定位],通过相机的照片的观测参数z来估计物体的位置(地图y)[建图],都是有噪声的.因为运动参数和照片都有噪声,所以需要进行优化.而过去卡尔曼滤波只关心当前的状态估计,而非线性优化则对所有时刻采集的数据进行状态估计,被认为优于卡尔曼滤波.由于要估计所有的采集数据,所以待估计变量就变成:x={x1,…,xN,y1,….,yM} 所以对机器人状态的估计,就是求已知输入数据u(传…

一.状态估计的解释 我们知道每个方程都受噪声的影响,这里把位姿x和路标y看成服从某种概率分布的随机变量.因此我们关心的问题就变成了:当我们已知某些运动数据u和观测数据z时,如何确定状态量x,y的分布?比较常见且合理的情况下,我们假设状态量和噪声项服从高斯分布---这意味着在程序中只需存储它们的均值和协方差即可.均值可看作是对变量最优值的估计,而协方差矩阵度量了它的不确定性.如果认为k时刻状态只与k-1时刻状态有关,而与再之前无关,我们就会得到以卡尔曼滤波(EKF)为代表的滤波器方法,在滤波方法综…

Kalman滤波器的历史渊源 We are like dwarfs on the shoulders of giants, by whose grace we see farther than they. Our study of the works of the ancients enables us to give fresh life to their finer ideas, and rescue them from time’s oblivion and man’s neglect.…

1. 卡尔曼滤波器介绍 卡尔曼滤波器的介绍, 见 Wiki 这篇文章主要是翻译了 Understanding the Basis of the Kalman Filter Via a Simple and Intuitive Derivation 感谢原作者. 如果叙述有误,欢迎指正! 2. 基本模型 2.1 系统模型 卡尔曼滤波模型假设k时刻的真实状态是从(k − 1)时刻的状态演化而来,符合下式: (1) Fk 是作用在 Xk−1 上的状态变换模型(/矩阵/矢量). Bk 是作用在控制器向量…

1. 卡尔曼滤波器介绍 卡尔曼滤波器的介绍, 见 Wiki 这篇文章主要是翻译了 Understanding the Basis of the Kalman Filter Via a Simple and Intuitive Derivation 感谢原作者. 如果叙述有误,欢迎指正! 2. 基本模型 2.1 系统模型 卡尔曼滤波模型假设k时刻的真实状态是从(k − 1)时刻的状态演化而来,符合下式: (1) Fk 是作用在 Xk−1 上的状态变换模型(/矩阵/矢量). Bk 是作用在控制器向量…