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1、卡尔曼滤波介绍主要内容 传统KF背景和推导 EKF推导卡尔曼滤波介绍传统KF背景和推导 what is kalman filter?卡尔曼滤波的一个典型实例是从一组有限的，包含噪声的，对物体位置的观察序列（可能有偏差）预测出物体的位置的坐标及速度。在很多工程应用(如雷达、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课题。卡尔曼滤波介绍传统KF背景和推导what is kalman filter?例如,对于雷达来说，人们感兴趣的是其能够跟踪目标。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
2、，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)。卡尔曼滤波介绍根据贝叶斯理论推导KF卡尔曼滤波介绍根据贝叶斯理论推导KF卡尔曼滤波介绍根据贝叶斯理论推导KF卡尔曼滤波介绍根据贝叶斯理论推导KF卡尔曼滤波介绍根据贝叶斯理论推导KF卡尔曼滤波介绍根据贝叶斯理论推导KF卡尔曼滤波介绍根据贝叶斯理论推导KF卡尔曼滤波介绍根据贝叶斯理论推导KF卡尔曼滤波介绍根据贝叶斯理论推导KF卡尔曼滤波介绍根据贝叶斯理论推导KF卡尔曼滤波介绍卡尔曼滤波介绍EKF推导卡尔曼滤波介绍how to make it ha
3、ppen?.)()()(1Jxfxfxfkkk卡尔曼滤波介绍EKF推导卡尔曼滤波介绍EKF推导卡尔曼滤波介绍EKF推导卡尔曼滤波介绍EKF推导卡尔曼滤波介绍利用EKF进行无人车定位卡尔曼滤波介绍利用EKF进行无人车定位卡尔曼滤波介绍利用EKF进行无人车定位卡尔曼滤波介绍利用EKF进行无人车定位卡尔曼滤波介绍局部放大卡尔曼滤波介绍结论 why kalman filter?通过仿真，可以明显看到经过EKF滤波的数据更加平滑，也更加接近真实值，说明针对类似情况，EKF具有较好滤波效果。文中提到的KF和EKF都是最简单的卡尔曼滤波器，除此之外，还有许多较复杂的滤波器，他们的基础是建立在KF上的，如基于
4、模糊控制的KF等，可以深入研究。卡尔曼滤波介绍GPS与INS耦合：松耦合与紧耦合 松组合方式直接采用 GPS 接收机输出的位置、速度信息和惯性导航系统进行组合，图 2-4 即为 GPS/INS 松组合系统的原理框图。松组合方式的主要特点为惯性导航系统与 GPS 系统是相互独立工作的。该组合方式的主要优点为结构简单，便于工程实现。采用松组合方式的组合导航系统，系统计算量小，实时性高。该组合方式的缺点是 GPS 接收机提供的位置和速度信息是经过处理的，所以位置和速度信息中带有有色噪声，而采用松组合方式的组合导航系统所采用的组合滤波器是无法对有色噪声进行有效处理的卡尔曼滤波介绍 在紧组合方式中，由于伪距、伪距率是 GPS 接收机的原始信息，没有经过接收机的处理，所以不存在有色噪声的问题。而在紧组合方式中，由于利用的外部观测量是伪距、伪距率等原始信息，所以即使当可见卫星数目少于 4 颗时，仍然能够进行组合，从而避免惯导设备单独工作时捷联解算的误差积累过快的情况发生。紧耦合方式的缺点是，由于利用的是原始信息，需要进行较复杂的计算，计算量较大，对系统的实时性有一定的影响卡尔曼滤波介绍谢谢！
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