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标题: 关于卡尔曼滤波 [打印本页]
作者: sanhow    时间: 2012-3-19 17:06
标题: 关于卡尔曼滤波
卡尔曼滤波是一种自适应的滤波器，虽然我懂的不多，但始终感觉目前论坛上比较流行的“卡尔曼”滤波与真实的卡尔曼滤波有一定的差距：卡尔曼滤波的几个参数P、Q、R的递归过程应该有新息的参与，即我历史上实测到的每一次值和历史上预测的所有值都会反应在P、Q、R三个参数以及其所计算出的卡尔曼增益K上，但目前论坛上比较流行的几个卡尔曼滤波是把P、Q、R、K和测量值和预测值x1、x2分离开的，即测量值和预测值的变化不能引起各个偏差及卡尔曼增益的变化。直接限定P、Q、R的作用是简化模型么？是否有没用这种卡尔曼滤波的？
不过我的想法也只是看过卡尔曼滤波相关资料后自己的想法，自己还没想出好的方法去编出卡尔曼滤波程序
大家有想法的希望能多多交流，分享一下你的滤波程序或者对卡尔曼滤波的看法
作者: 吉他手    时间: 2012-3-19 23:07
在卡尔曼滤波中，是假设状态噪声和观测噪声都是独立白噪声。因此与观测到的值和预测值都无关。R,Q,R参数与X1,x2是分离的。对于噪声方差的估计需要另外参数估计来完成进行。

对于车模角度这个一维参数估计来说，卡尔曼滤波，互补滤波以及参考设计方案的融合方法在本质上是一样的。只是他们三个是从不同的角度来描述这个角度融合的问题。从程序实现上，卡尔曼滤波繁琐，其他两种方式简单。 如果对于这几种滤波方式不是熟悉的话，还是从简单的实验开始。不要使用自己不太清楚的算法。
作者: sanhow    时间: 2012-3-20 20:48
吉他手 发表于 2012-3-19 23:07
在卡尔曼滤波中，是假设状态噪声和观测噪声都是独立白噪声。因此与观测到的值和预测值都无关。R,Q,R参数与X ...

嗯嗯，明白什么意思了
作者: tacbo    时间: 2012-3-30 18:43
可以共享个程序吗？
作者: sanhow    时间: 2012-3-30 20:07
tacbo 发表于 2012-3-30 18:43
可以共享个程序吗？

[attach]21700[/attach]有简易的卡尔曼原理，程序也很简单
作者: liucheng_34    时间: 2012-4-20 21:25
谢谢！
作者: 滑民航    时间: 2012-5-13 10:30
用你说的卡尔曼算法 你们那个车站起来了吗
作者: 雨夜的星空    时间: 2012-5-13 14:03
作者: muzishaoye    时间: 2012-5-18 22:39
学习
作者: zzxxx91    时间: 2013-1-11 21:34
作者: zhth20    时间: 2013-1-14 20:09
谢谢      看看
作者: 急速小子    时间: 2013-1-21 16:10
作者: lsgaoyu    时间: 2013-1-27 21:30
作者: 葱拌豆腐    时间: 2013-3-1 08:26
目前正在弄角度融合，正需要这些资料。
作者: lpp5301308    时间: 2013-3-29 16:59
学习~  
作者: Dwe    时间: 2013-4-6 20:51
非常感谢LZ的交流
作者: chenyuchenyu    时间: 2013-4-6 21:08
学习了
作者: Idenktsie    时间: 2013-4-9 10:54
话说  给数据  怎么进行卡尔曼滤波？？
作者: xiaohai0825    时间: 2013-5-7 11:09
学习了呐...滤波很是事儿哟
作者: ┦H3ゞ峰峰ぎ    时间: 2013-5-30 13:17
作者: lunring    时间: 2013-7-1 20:33
新人，支持一下
作者: 失落城    时间: 2014-2-22 18:30
作者: もののけ姫    时间: 2014-3-14 19:25
滤波是件麻烦事
作者: 阳泉    时间: 2014-3-18 21:57
作者: 仪124    时间: 2014-8-6 19:11
sanhow 发表于 2012-3-30 20:07
有简易的卡尔曼原理，程序也很简单

多谢
作者: 0顺其自然    时间: 2014-10-5 15:50
作者: luhan2014    时间: 2014-10-5 22:01
作者: AlvinSha    时间: 2016-7-5 19:11
sanhow 发表于 2012-3-30 20:07
有简易的卡尔曼原理，程序也很简单

谢谢




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