卡尔曼滤波器简述

解释一:

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解释二:

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冗长一点的解释:

 

最简单的例子:物体的最简单基本的状态用它的位置和速度描述:

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矩阵描述:

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物体的状态是不确定的,假设速度和位置都是随机高斯分布的:

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下图所示的速度和位置是不相关的:

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而实际测量中位置和速度是相关的。测量、追踪的目的就是根据已知状态以及相关性来压缩下一步的不确定性:

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参考:https://www.zhihu.com/question/22422121