卡尔曼滤波算法实用教案

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1、目录(ml) Contents状态估计原理状态估计原理(yunl)(yunl)简介简介二二卡尔曼滤波算法数学卡尔曼滤波算法数学(shxu)(shxu)推导推导四四卡尔曼滤波的典型应用卡尔曼滤波的典型应用多传感器数据融合处理多传感器数据融合处理五五滤波算法简介滤波算法简介一一卡尔曼滤波引例卡尔曼滤波引例温度测量温度测量三三 目 录第1页/共59页第一页，共59页。 一：滤波(lb)简介滤波：通过一定的算法将信号中特定波段频率滤除，排除可能的随机干扰，提高检测精度的一种手段。功能: 平滑、预测，微分、积分、信号分离(fnl)和噪声抑制等功能。信号(xnho)种类数字滤波：使用软件编程/可编程逻辑器

2、件设计模拟滤波：采用电容，电阻和电感的组合来完成。 算法(频域/时域)经典滤波：信号和噪声处于不同的频带。 高通、低通、带通、带阻滤波器。现代滤波：利用信号和噪声的随机统计特性。 维纳滤波，Kalman滤波，自适应滤波，小波变换等第2页/共59页第二页，共59页。二：状态估计(gj)原理简介 状态估计是卡尔曼滤波的重要(zhngyo)组成部分。定量(dngling)判断随机状态量(很难直接得到) 观测数据(可以直接得到可以直接得到)估计问题：例如，飞机实时的位置、速度等状态参数需要通过雷达或其它 测量装置进行观测，而雷达等测量装置也存在随机干扰，因此在观测到飞机的位置、速度等信号中就夹杂着随机

3、干扰，要想正确地得到飞机的状态参数是不可能的，只能根据观测到的信号来估计和预测飞机的状态。第3页/共59页第三页，共59页。二：状态估计(gj)原理简介定量(dngling)判断内部状态(zhungti)量(动态规律，很难直接得到)观测数据(输入输出：输入输出：外部特性外部特性)状态估计：状态估计对于了解和控制一个系统具有重要意义。信号平滑信号平滑/插值（过去）插值（过去）信号的滤波（现在）信号的预测（将来）信号的预测（将来）随机过程、噪声等影响第4页/共59页第四页，共59页。二：状态(zhungti)估计原理简介最优估计估计误差(wch)无偏估计卡尔曼滤波算法即为递推最优估计理论(lln)

4、，采用状态空间描述法，以线性最小均方误差为估计准则来得到对状态变量的最优估计。状态估计方法：最小二乘估计，线性最小方差估计、最小方差估计、递推最小二乘估计等。估计估计值值真真实实值值第5页/共59页第五页，共59页。 三：卡尔曼滤波引例(yn l) 背景介绍： Kalman，匈牙利数学家。 卡尔曼滤波器源于他的博士论文和1960年 发表的论文A New Approach to Linear Filtering and Prediction Problems （线性滤波与预测问题的新方法）。 卡尔曼将状态变量引入虑波理论，提出了递推滤波算法，建立了后来被自动控制(z dn kn zh)界称道的“

5、卡尔曼滤波”。第6页/共59页第六页，共59页。 三：卡尔曼滤波引例(yn l) 实质：由量测值重构系统的状态向量。它以“预测实测修正(xizhng)”的顺序递推，根据量测值来消除随机干扰，再现系统的状态。卡尔曼滤波：是一种高效率的递归滤波器(自回归滤波器) ,它能够从一系列完全包含噪声的测量中， 估计(gj)动态系统的状态。 基本思想：采用信号与噪声的状态空间模型，利用前一时刻的估计值和现时刻的观测值来更新对状态变量的估计，求出现在时刻的估计值。它适合于实时处理和计算机运算。无需历史无需历史数据数据第7页/共59页第七页，共59页。 三：卡尔曼滤波引例(yn l) 1.被建模的系统(xtng

6、)是线性的：K时刻的系统(xtng)状态可以用某个矩阵与K-1时刻的系统(xtng)状态的乘积表示。2.影响测量的噪声属于高斯分布的白噪声：噪声与时间不相关，且只用均值(jn zh)和协方差就可以准确地建模。l 这些假设实际上可以运用在非常广泛的普通环境中。l卡尔曼滤波器的两个重要假设：第8页/共59页第八页，共59页。 三：卡尔曼滤波引例(yn l)9房间温度(wnd)的当前感觉值房间温度计的当前(dngqin)读数五分钟以后房间温度的实际值问题描述已知条件希望得到都带有误差感觉值 + 测量值未来时刻的真实值？=第9页/共59页第九页，共59页。 三：卡尔曼滤波引例(yn l)预测预测(yc

7、)：根据：根据K-1时刻温度的最优估计值预测时刻温度的最优估计值预测(yc)K时刻的温度为时刻的温度为23度，其高斯噪声的偏差是度，其高斯噪声的偏差是5度（设度（设k 1时刻温度的最优估算的偏差是时刻温度的最优估算的偏差是3， 自己预测自己预测(yc)的不确定度是的不确定度是4度，它们平方相加再开方，就是度，它们平方相加再开方，就是5）。）。观测：从温度计那里得到观测：从温度计那里得到(d do)k时刻的温度值，时刻的温度值， 假设是假设是25度，同时该值的偏差是度，同时该值的偏差是4度。度。 第10页/共59页第十页，共59页。 三：卡尔曼滤波引例(yn l)更新：根据预测误差和观测误差的协

8、方差有更新：根据预测误差和观测误差的协方差有Kg2=52/(52+42)，即，即Kg=0.78，则可估算出，则可估算出k时刻的实际温度值（最优估计时刻的实际温度值（最优估计(gj)）是：）是： 23+0 78. 78 (25* (25 23)=24.56度。可以看出，因为温度计的度。可以看出，因为温度计的covariance比较小（比较相信温度计），比较小（比较相信温度计）， 所以估算出的最优温度值偏向温度计的值。所以估算出的最优温度值偏向温度计的值。递推关键：由此可知，进行递推关键：由此可知，进行K+1时刻的最优估计时刻的最优估计(gj)，需要，需要K时刻的最优估计时刻的最优估计(gj)值和

9、其偏差。偏差计算：值和其偏差。偏差计算： (1 Kg) * 5 2) 0.5=2.35。这里的。这里的5就是上面就是上面k时刻温度预测为时刻温度预测为23度时的偏差，得出的度时的偏差，得出的2.35就是就是k时刻估算出的最优温度值的偏差（对应于上面的时刻估算出的最优温度值的偏差（对应于上面的3）。）。卡尔曼滤波器不断的把卡尔曼滤波器不断的把covariance递归，递归， 从而估算出最优的温度值。其运行的很快，而且它只保留了上一时刻的从而估算出最优的温度值。其运行的很快，而且它只保留了上一时刻的covariance。 第11页/共59页第十一页，共59页。 三：卡尔曼滤波引例(yn l)第12

10、页/共59页第十二页，共59页。 四：卡尔曼滤波算法(sun f)数学推导引入一个离散控制过程的系统。该系统可用一个线性随机微分方程(wi fn fn chn)来描述： X(k)=F X(k-1)+B U(k)+W(k) 加上系统的测量值： Z(k)=H X(k)+V(k)X(k)是k时刻的系统状态，U(k)是k时刻对系统的控制量。F和B是系统参数,对于多模型系统，他们为矩阵。Z(k)是k时刻的测量值，H是测量系统的参数，对于多测量系统，H为矩阵。W(k)和V(k)分别表示(biosh)过程和测量的噪声。它们被假设成高斯白噪声，它们的协方差分别是Q，R(这里假设它们不随系统状态变化而变化)。系

11、统可用一个马尔可夫链表示，该马尔可夫链建立在一个被高斯噪声干扰的线性算子上的。第13页/共59页第十三页，共59页。卡尔曼滤波器的模型(mxng) 四：卡尔曼滤波算法数学(shxu)推导圆圈(yunqun)代表向量方块代表矩阵星号代表高斯噪声第14页/共59页第十四页，共59页。 四：卡尔曼滤波算法(sun f)数学推导x(k-1)k时刻(shk)k+1时刻(shk)k-1时刻z(k)x(k|k)u(k)第15页/共59页第十五页，共59页。 四：卡尔曼滤波算法数学(shxu)推导x(k+1)=F x(k)+B u(k)+w(k) k时刻(shk)k+1k-1x(k|k-1)=F x(k-1|

12、k-1)+B u(k)+w(k) x(k-1|k-1)P(k|k-1)=F P(k-1|k-1) F+Q 预测(yc)第16页/共59页第十六页，共59页。 四：卡尔曼滤波算法(sun f)数学推导17k时刻(shk)k+1k-1x(k|k)至此，完成了预测阶段得到了两个(lin )量：k时刻的状态预测x(k|k-1)描述x(k|k-1)优劣程度的协方差P(k|k-1)预测第17页/共59页第十七页，共59页。 四：卡尔曼滤波算法(sun f)数学推导18z(k)= H x(k|k-1)+v(k) K时刻(shk)k+1k-1测量(cling)值z(k)x(k+1|k+1)x(k|k-1)P(

13、k|k-1)实测第18页/共59页第十八页，共59页。 四：卡尔曼滤波算法数学(shxu)推导19K时刻(shk)k+1时刻(shk)k-1x(k|k-1)P(k|k-1)x(k|k)=x(k|k-1) + Kg(k) (Z(k)-H X(k|k-1) Kg(k)=P(k|k-1)H/(HP(k|k-1) H +R) 修正P(k|k)=(I-Kg(k)H)P(k|k-1) x(k+1|k+1)第19页/共59页第十九页，共59页。 四：卡尔曼滤波算法(sun f)数学推导时间更新（预测）（1）计算先验(xin yn)状态估计值x(k|k-1)=F x(k-1|k-1)+B u(k)+w(k)（

14、2）计算先验(xin yn)状态估计值的协方差P(k|k-1)=F P(k-1|k-1) F+Q 测量更新（修正(xizhng)）（1）计算加权矩阵(卡尔曼增益)Kg(k)=P(k|k-1)H/(HP(k|k-1) H +R) （2）对预测值进行修正(xizhng)x(k|k)=x(k|k-1) + Kg(k) (Z(k)-H X(k|k-1) （3）更新修正(xizhng)值的协方差P(k|k)=(I-Kg(k)H)P(k|k-1) 初始值x(0)、P(0)第20页/共59页第二十页，共59页。 四：卡尔曼滤波算法(sun f)数学推导针对上述不足，很多学者提出了不同的方法加以克服，如限定记

15、忆法、平方根滤波、渐消记忆滤波、自适应卡尔曼滤波（AKF）、抗野值滤波等。其中，AKF因为具有自适应特性非常适合动态(dngti)系统滤波而受到广泛重视。因此，在采用卡尔曼滤波处理动态(dngti)测量数据时，一般都要考虑采取适当的自适应滤波方法来解决这一问题。卡尔曼滤波的发展(fzhn)第21页/共59页第二十一页，共59页。 五：卡尔曼滤波的典型(dinxng)应用多传感器数据融合处理22应用(yngyng)场合 机器人导航、控制 传感器数据融合 雷达系统以及(yj)导弹追踪 计算机图像处理 头脸识别 图像分割 图像边缘检测第22页/共59页第二十二页，共59页。 五：卡尔曼滤波的典型应用

16、多传感器数据(shj)融合处理多传感器数据融合：将经过集成处理的多种传感器信息(xnx)进行合成，形成对被测对象及其性质的最佳一致估计。提高信息的准确性和全面性。比单一传感器获得提高信息的准确性和全面性。比单一传感器获得(hud)有关周围环境更准确、全面的信息。有关周围环境更准确、全面的信息。降低信息的不确定性。一组传感器采集的信息存在互补性，可以对单一传感器的不确定性和测量范围的局限性进行补偿。降低信息的不确定性。一组传感器采集的信息存在互补性，可以对单一传感器的不确定性和测量范围的局限性进行补偿。提高系统的可靠性，某个或几个传感器失效时，系统仍能正常运行；提高系统的可靠性，某个或几个传感器

17、失效时，系统仍能正常运行；增加系统的实时性。增加系统的实时性。第23页/共59页第二十三页，共59页。 五：卡尔曼滤波的典型应用多传感器数据融合(rngh)处理数据(shj)融合的模型: (a)集中式融合系统; (b)无反馈式分布融合系统; (c)有反馈式分布融合系统; (d)有反馈的全并行系统(a)集中式融合(rngh)系统集中式融合系统可利用所有传感器的信息进行状态估计、速度估计和预测计算。第24页/共59页第二十四页，共59页。 五：卡尔曼滤波的典型应用(yngyng)多传感器数据融合处理(b)无反馈(fnku)式分布融合系统各传感器分别滤波，将各局部状态估计送给融合(rngh)中心进行

18、融合(rngh),最后给出融合(rngh)结果。数据融合的模型: (a)集中式融合系统; (b)无反馈式分布融合系统; (c)有反馈式分布融合系统; (d)有反馈的全并行系统第25页/共59页第二十五页，共59页。 五：卡尔曼滤波的典型应用多传感器数据融合(rngh)处理(c)有反馈式分布融合(rngh)系统融合中心(zhngxn)到各传感器有反馈通道，提高各传感器状态估计和预测精度。数据融合的模型: (a)集中式融合系统; (b)无反馈式分布融合系统; (c)有反馈式分布融合系统; (d)有反馈的全并行系统第26页/共59页第二十六页，共59页。 五：卡尔曼滤波的典型应用多传感器数据(shj

19、)融合处理(d)有反馈(fnku)的全并行系统数据融合的模型: (a)集中式融合系统; (b)无反馈(fnku)式分布融合系统; (c)有反馈(fnku)式分布融合系统; (d)有反馈(fnku)的全并行系统最复杂,但也是最有潜力的融合系统。第27页/共59页第二十七页，共59页。 五：卡尔曼滤波的典型应用多传感器数据(shj)融合处理以跟踪雷达为背景,它配有电视角跟踪仪、激光测距器等传感器，通过联合卡尔曼滤波实现其数据(shj)融合。滤波结构滤波结构(jigu)框图框图1.雷达、电视局部卡尔曼滤波，分别得到各局部最优估计 。2.将全部局部最优估计送到融合中心进行全局融合。3.融合中心按照“信

20、息分配”原则形成的信息分配量，向雷达与电视进行信息反馈。第28页/共59页第二十八页，共59页。 谢 谢第29页/共59页第二十九页，共59页。目录(ml) Contents状态估计状态估计(gj)(gj)原理简介原理简介二二卡尔曼滤波算法卡尔曼滤波算法(sun f)(sun f)数学推导数学推导四四卡尔曼滤波的典型应用卡尔曼滤波的典型应用多传感器数据融合处理多传感器数据融合处理五五滤波算法简介滤波算法简介一一卡尔曼滤波引例卡尔曼滤波引例温度测量温度测量三三第30页/共59页第三十页，共59页。 一：滤波(lb)简介滤波：通过一定的算法将信号中特定波段频率滤除，排除可能的随机干扰，提高检测精度

21、(jn d)的一种手段。功能: 平滑、预测，微分、积分、信号分离和噪声抑制等功能。信号(xnho)种类数字滤波：使用软件编程/可编程逻辑器件设计模拟滤波：采用电容，电阻和电感的组合来完成。 算法(频域/时域)经典滤波：信号和噪声处于不同的频带。 高通、低通、带通、带阻滤波器。现代滤波：利用信号和噪声的随机统计特性。 维纳滤波，Kalman滤波，自适应滤波，小波变换等第31页/共59页第三十一页，共59页。二：状态估计(gj)原理简介 状态估计是卡尔曼滤波的重要(zhngyo)组成部分。定量(dngling)判断随机状态量(很难直接得到) 观测数据(可以直接得到可以直接得到)估计问题：例如，飞机

22、实时的位置、速度等状态参数需要通过雷达或其它 测量装置进行观测，而雷达等测量装置也存在随机干扰，因此在观测到飞机的位置、速度等信号中就夹杂着随机干扰，要想正确地得到飞机的状态参数是不可能的，只能根据观测到的信号来估计和预测飞机的状态。第32页/共59页第三十二页，共59页。二：状态(zhungti)估计原理简介定量(dngling)判断内部状态量(动态规律，很难直接(zhji)得到)观测数据(输入输出：输入输出：外部特性外部特性)状态估计：状态估计对于了解和控制一个系统具有重要意义。信号平滑信号平滑/插值（过去）插值（过去）信号的滤波（现在）信号的预测（将来）信号的预测（将来）随机过程、噪声等

23、影响第33页/共59页第三十三页，共59页。二：状态估计原理(yunl)简介最优估计(gj)估计(gj)误差无偏估计(gj)卡尔曼滤波算法即为递推最优估计理论，采用状态空间(kngjin)描述法，以线性最小均方误差为估计准则来得到对状态变量的最优估计。状态估计方法：最小二乘估计，线性最小方差估计、最小方差估计、递推最小二乘估计等。估估计计值值真真实实值值第34页/共59页第三十四页，共59页。 三：卡尔曼滤波引例(yn l) 背景介绍： Kalman，匈牙利数学家。 卡尔曼滤波器源于他的博士论文和1960年 发表的论文A New Approach to Linear Filtering and

24、 Prediction Problems （线性滤波与预测(yc)问题的新方法）。 卡尔曼将状态变量引入虑波理论，提出了递推滤波算法，建立了后来被自动控制界称道的“卡尔曼滤波”。第35页/共59页第三十五页，共59页。 三：卡尔曼滤波引例(yn l) 实质(shzh)：由量测值重构系统的状态向量。它以“预测实测修正”的顺序递推，根据量测值来消除随机干扰，再现系统的状态。卡尔曼滤波：是一种高效率的递归滤波器(自回归滤波器) ,它能够从一系列完全包含(bohn)噪声的测量中， 估计动态系统的状态。 基本思想：采用信号与噪声的状态空间模型，利用前一时刻的估计值和现时刻的观测值来更新对状态变量的估计，

25、求出现在时刻的估计值。它适合于实时处理和计算机运算。无需历无需历史数据史数据第36页/共59页第三十六页，共59页。 三：卡尔曼滤波引例(yn l) 1.被建模的系统是线性的：K时刻(shk)的系统状态可以用某个矩阵与K-1时刻(shk)的系统状态的乘积表示。2.影响(yngxing)测量的噪声属于高斯分布的白噪声：噪声与时间不相关，且只用均值和协方差就可以准确地建模。l 这些假设实际上可以运用在非常广泛的普通环境中。l卡尔曼滤波器的两个重要假设：第37页/共59页第三十七页，共59页。 三：卡尔曼滤波引例(yn l)38房间(fngjin)温度的当前感觉值房间温度计的当前(dngqin)读数

26、五分钟以后房间温度的实际值问题描述已知条件希望得到都带有误差感觉值 + 测量值未来时刻的真实值？=第38页/共59页第三十八页，共59页。 三：卡尔曼滤波引例(yn l)预测：根据预测：根据K-1时刻温度的最优估计值预测时刻温度的最优估计值预测K时刻的温度为时刻的温度为23度，其高斯噪声的偏差是度，其高斯噪声的偏差是5度（设度（设k 1时刻温度的最优估算时刻温度的最优估算( sun)的偏差是的偏差是3， 自己预测的不确定度是自己预测的不确定度是4度，它们平方相加再开方，就是度，它们平方相加再开方，就是5）。）。观测：从温度计那里得到观测：从温度计那里得到k时刻时刻(shk)的温度值，的温度值，

27、 假设是假设是25度，同时该值的偏差是度，同时该值的偏差是4度。度。 第39页/共59页第三十九页，共59页。 三：卡尔曼滤波引例(yn l)更新：根据预测误差和观测误差的协方差有更新：根据预测误差和观测误差的协方差有Kg2=52/(52+42)，即，即Kg=0.78，则可估算出，则可估算出k时刻的实际温度值（最优估计）是：时刻的实际温度值（最优估计）是： 23+0 78. 78 (25* (25 23)=24.56度。可以看出，因为温度计的度。可以看出，因为温度计的covariance比较小（比较相信温度计），比较小（比较相信温度计）， 所以估算出的最优温度值偏向温度计的值。所以估算出的最优

28、温度值偏向温度计的值。递推关键：由此可知，进行递推关键：由此可知，进行K+1时刻的最优估计，需要时刻的最优估计，需要K时刻的最优估计值和其偏差。偏差计算：时刻的最优估计值和其偏差。偏差计算： (1 Kg) * 5 2) 0.5=2.35。这里。这里(zhl)的的5就是上面就是上面k时刻温度预测为时刻温度预测为23度时的偏差，得出的度时的偏差，得出的2.35就是就是k时刻估算出的最优温度值的偏差（对应于上面的时刻估算出的最优温度值的偏差（对应于上面的3）。）。卡尔曼滤波器不断的把卡尔曼滤波器不断的把covariance递归，递归， 从而估算出最优的温度值。其运行的很快，而且它只保留了上一时刻的从

29、而估算出最优的温度值。其运行的很快，而且它只保留了上一时刻的covariance。 第40页/共59页第四十页，共59页。 三：卡尔曼滤波引例(yn l)第41页/共59页第四十一页，共59页。 四：卡尔曼滤波算法数学(shxu)推导引入一个离散控制过程的系统(xtng)。该系统(xtng)可用一个线性随机微分方程来描述： X(k)=F X(k-1)+B U(k)+W(k) 加上系统(xtng)的测量值： Z(k)=H X(k)+V(k)X(k)是k时刻的系统状态，U(k)是k时刻对系统的控制量。F和B是系统参数,对于多模型系统，他们为矩阵。Z(k)是k时刻的测量值，H是测量系统的参数，对于多

30、测量系统，H为矩阵。W(k)和V(k)分别表示过程和测量的噪声(zoshng)。它们被假设成高斯白噪声(zoshng)，它们的协方差分别是Q，R(这里假设它们不随系统状态变化而变化)。系统可用一个马尔可夫链表示，该马尔可夫链建立在一个被高斯噪声干扰的线性算子上的。第42页/共59页第四十二页，共59页。卡尔曼滤波器的模型(mxng) 四：卡尔曼滤波算法数学(shxu)推导圆圈代表(dibio)向量方块代表(dibio)矩阵星号代表(dibio)高斯噪声第43页/共59页第四十三页，共59页。 四：卡尔曼滤波算法数学(shxu)推导x(k-1)k时刻(shk)k+1时刻(shk)k-1时刻z(k

31、)x(k|k)u(k)第44页/共59页第四十四页，共59页。 四：卡尔曼滤波算法(sun f)数学推导x(k+1)=F x(k)+B u(k)+w(k) k时刻(shk)k+1k-1x(k|k-1)=F x(k-1|k-1)+B u(k)+w(k) x(k-1|k-1)P(k|k-1)=F P(k-1|k-1) F+Q 预测(yc)第45页/共59页第四十五页，共59页。 四：卡尔曼滤波算法(sun f)数学推导46k时刻(shk)k+1k-1x(k|k)至此，完成了预测(yc)阶段得到了两个量：k时刻的状态预测(yc)x(k|k-1)描述x(k|k-1)优劣程度的协方差P(k|k-1)预测

32、第46页/共59页第四十六页，共59页。 四：卡尔曼滤波算法数学(shxu)推导47z(k)= H x(k|k-1)+v(k) K时刻(shk)k+1k-1测量(cling)值z(k)x(k+1|k+1)x(k|k-1)P(k|k-1)实测第47页/共59页第四十七页，共59页。 四：卡尔曼滤波算法数学(shxu)推导48K时刻(shk)k+1时刻(shk)k-1x(k|k-1)P(k|k-1)x(k|k)=x(k|k-1) + Kg(k) (Z(k)-H X(k|k-1) Kg(k)=P(k|k-1)H/(HP(k|k-1) H +R) 修正P(k|k)=(I-Kg(k)H)P(k|k-1)

33、 x(k+1|k+1)第48页/共59页第四十八页，共59页。 四：卡尔曼滤波算法(sun f)数学推导时间(shjin)更新（预测）（1）计算先验状态估计值x(k|k-1)=F x(k-1|k-1)+B u(k)+w(k)（2）计算先验状态估计值的协方差P(k|k-1)=F P(k-1|k-1) F+Q 测量(cling)更新（修正）（1）计算加权矩阵(卡尔曼增益)Kg(k)=P(k|k-1)H/(HP(k|k-1) H +R) （2）对预测值进行修正x(k|k)=x(k|k-1) + Kg(k) (Z(k)-H X(k|k-1) （3）更新修正值的协方差P(k|k)=(I-Kg(k)H)P

34、(k|k-1) 初始值x(0)、P(0)第49页/共59页第四十九页，共59页。 四：卡尔曼滤波算法(sun f)数学推导针对上述不足，很多学者提出了不同的方法加以克服，如限定记忆法、平方根滤波、渐消记忆滤波、自适应卡尔曼滤波（AKF）、抗野值滤波等。其中，AKF因为具有自适应特性非常适合动态系统滤波而受到广泛重视。因此，在采用卡尔曼滤波处理动态测量数据时，一般都要考虑采取适当的自适应滤波方法来解决(jiju)这一问题。卡尔曼滤波的发展(fzhn)第50页/共59页第五十页，共59页。 五：卡尔曼滤波的典型应用多传感器数据(shj)融合处理51应用(yngyng)场合 机器人导航、控制 传感器

35、数据融合 雷达系统以及导弹追踪 计算机图像处理 头脸识别(shbi) 图像分割 图像边缘检测第51页/共59页第五十一页，共59页。 五：卡尔曼滤波的典型应用(yngyng)多传感器数据融合处理多传感器数据融合(rngh)：将经过集成处理的多种传感器信息进行合成，形成对被测对象及其性质的最佳一致估计。提高信息的准确性和全面性。比单一传感器获得有关周围环境更准确、全面的信息。提高信息的准确性和全面性。比单一传感器获得有关周围环境更准确、全面的信息。降低信息的不确定性。一组传感器采集降低信息的不确定性。一组传感器采集(cij)的信息存在互补性，可以对单一传感器的不确定性和测量范围的局限性进行补偿。

36、的信息存在互补性，可以对单一传感器的不确定性和测量范围的局限性进行补偿。提高系统的可靠性，某个或几个传感器失效时，系统仍能正常运行；提高系统的可靠性，某个或几个传感器失效时，系统仍能正常运行；增加系统的实时性。增加系统的实时性。第52页/共59页第五十二页，共59页。 五：卡尔曼滤波的典型应用多传感器数据(shj)融合处理数据融合的模型(mxng): (a)集中式融合系统; (b)无反馈式分布融合系统; (c)有反馈式分布融合系统; (d)有反馈的全并行系统(a)集中式融合(rngh)系统集中式融合系统可利用所有传感器的信息进行状态估计、速度估计和预测计算。第53页/共59页第五十三页，共59

37、页。 五：卡尔曼滤波的典型应用多传感器数据(shj)融合处理(b)无反馈式分布(fnb)融合系统各传感器分别滤波，将各局部状态估计送给融合中心(zhngxn)进行融合,最后给出融合结果。数据融合的模型: (a)集中式融合系统; (b)无反馈式分布融合系统; (c)有反馈式分布融合系统; (d)有反馈的全并行系统第54页/共59页第五十四页，共59页。 五：卡尔曼滤波的典型(dinxng)应用多传感器数据融合处理(c)有反馈(fnku)式分布融合系统融合中心到各传感器有反馈通道，提高(t go)各传感器状态估计和预测精度。数据融合的模型: (a)集中式融合系统; (b)无反馈式分布融合系统; (

38、c)有反馈式分布融合系统; (d)有反馈的全并行系统第55页/共59页第五十五页，共59页。 五：卡尔曼滤波的典型应用多传感器数据融合(rngh)处理(d)有反馈的全并行(bngxng)系统数据融合的模型: (a)集中式融合系统; (b)无反馈式分布(fnb)融合系统; (c)有反馈式分布(fnb)融合系统; (d)有反馈的全并行系统最复杂,但也是最有潜力的融合系统。第56页/共59页第五十六页，共59页。 五：卡尔曼滤波的典型应用多传感器数据融合(rngh)处理以跟踪雷达为背景,它配有电视(dinsh)角跟踪仪、激光测距器等传感器，通过联合卡尔曼滤波实现其数据融合。滤波结构滤波结构(jigu

39、)框图框图1.雷达、电视局部卡尔曼滤波，分别得到各局部最优估计 。2.将全部局部最优估计送到融合中心进行全局融合。3.融合中心按照“信息分配”原则形成的信息分配量，向雷达与电视进行信息反馈。第57页/共59页第五十七页，共59页。 谢 谢第58页/共59页第五十八页，共59页。NoImage内容(nirng)总结目录 Contents。F和B是系统(xtng)参数,对于多模型系统(xtng)，他们为矩阵。集中式融合系统(xtng)可利用所有传感器的信息进行状态估计、速度估计和预测计算。各传感器分别滤波，将各局部状态估计送给融合中心进行融合,最后给出融合结果。融合中心到各传感器有反馈通道，提高各传感器状态估计和预测精度。融合中心到各传感器有反馈通道，提高各传感器状态估计和预测精度。最复杂,但也是最有潜力的融合系统(xtng)。滤波结构框图第五十九页，共59页。