卡尔曼滤波是一种高效率的递归滤波器(自回归滤波器), 它能够从一系列的不完全包含噪声的测量(英文:measurement)中，估计动态系统的状态。
应用实例
卡尔曼滤波的一个典型实例是从一组有限的，对物体位置的，包含噪声的观察序列预测出物体的坐标位置及速度. 在很多工程应用(雷达, 计算机视觉)中都可以找到它的身影. 同时，卡尔曼滤波也是控制理论以及控制系统工程中的一个重要话题.
比如,在雷达中,人们感兴趣的是跟踪目标,但目标的位置,速度,加速度的测量值往往在任何时候都有噪声.卡尔曼滤波利用目标的动态信息,设法去掉噪声的影响,得到一个关于目标位置的好的估计。这个估计可以是对当前目标位置的估计(滤波),也可以是对于将来位置的估计(预测)，也可以是对过去位置的估计(插值或平滑).
什么是卡尔曼滤波器
卡尔曼滤波器是一种由卡尔曼（Kalman）提出的用于时变线性系统的递归滤波器。这个系统可用包含正交状态变量的微分方程模型来描述，这种滤波器是将过去的测量估计误差合并到新的测量误差中来估计将来的误差这种滤波方法以它的发明者鲁道夫.E.卡尔曼（Rudolph E. Kalman）命名，但是根据文献可知实际上Peter Swe...
卡尔曼滤波器 KalmanFilter
在处理各种信号处理问题时，一种常用的工具是卡尔曼滤波器（KalmanFilter）。它巧妙地利用了一个基本假设，即噪声在实际应用中通常遵循正态分布的特性，有效地进行噪声的削弱和信号的精确估计。在卡尔曼滤波器的运作中，有两个关键参数不可或缺：首先，R（均方误差协方差矩阵）的值为0.0003，这个参数决定...
卡尔曼滤波器(Kalman filter)的具体用法
卡尔曼滤波器是一种基于线性系统状态方程的算法，旨在通过对系统输入输出观测数据的分析，实现系统状态的最优估计。这种算法在工业项目中，尤其是在车速和车加速度的测量中，有着广泛的应用。卡尔曼滤波器的基本操作分为预测和更新两个阶段。在预测阶段，滤波器根据上一状态的估计值来预测当前状态。而在更...
克尔曼(卡尔曼滤波器的发明者)
克尔曼滤波器是一种基于贝叶斯概率理论的算法，它通过对系统的状态进行估计和修正，实现对系统状态的预测和控制。具体来说，克尔曼滤波器将系统状态表示为一个向量，其中包含系统的位置、速度、加速度等信息，然后通过传感器获取系统的测量值，并将测量值与预测值进行比较，从而得出一个修正值，用于更新系统状...
卡尔曼滤波 Kalman Filter 与维纳滤波 Wiener Filter 是什么关系?
尽管维纳滤波的重量函数和卡尔曼滤波的增益矩阵之间存在数学上的交响，但它们的思考路径截然不同。维纳滤波像是自适应滤波的钢琴独奏，而卡尔曼滤波则是交响乐团的整体协奏，以动态状态变量为指挥，为非平稳信号的处理奏响了精确的和声。从更深层次的视角来看，维纳滤波与卡尔曼滤波并非截然分离，它们在某些...
卡尔曼滤波的通俗解释
简单来说,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。近来更被应用于计算机图像处理,例如头脸识...
卡曼儿滤波器
这个是Kalman filter ，翻译是卡尔曼滤波器。这个是一个经验公式，你应该已经知道Xk是真实值，Vk是噪声，Hk是量测矩阵，Zk是量测值，这个公式的意思是量测值是真实值和噪声的加权和。举个例子就是，现在周围的真实温度是30度（真实值），而温度计测量到的量测温度是30.5度（量测值），原因就在于...
卡尔曼滤波(Kalman filter) 含详细数学推导
卡尔曼滤波器是一种状态估计器，它通过融合传感器和信息来提升系统精度。在观测系统状态时，通常有两种方法：一种是通过状态转移方程，结合上一时刻的状态预测下一时刻的状态；另一种是借助辅助系统（如量测系统）的测量来获取系统状态。这两种方法都存在不确定性，卡尔曼滤波通过加权平均这两种方法，使估计...
如何用通俗的语言解释卡尔曼滤波器?
Kalman滤波就是基于置信度加权平均的时变线性数字无限冲击响应滤波器（IIR）。如果对被测量对象已有一个滤波后的外推预测结果x，并且知道这个预测结果的误差方差为a，又获取了新的测量结果y，并且根据测试手段与技术知道测量结果的误差方差是b。那么x的置信度就是b\/（a+b），y的置信度就是a\/（a+b）...
卡尔曼滤波通俗解释
得到最优估计值。这个递归过程，就构成了卡尔曼滤波的核心逻辑。在工程应用中，卡尔曼滤波器基于线性随机微分方程和高斯白噪声假设，处理如系统状态预测和测量值融合问题。它的算法由五个公式构成，包括系统预测、状态预测covariance更新、最优估计值的更新以及covariance的进一步调整，这些公式可用于编程实现。
