漫谈卡尔曼滤波 / 开普饭

卡尔曼滤波是目前行业中做感知算法和感知融合算法必用的算法,因此小明师兄和大家一起来学习一下. 当使用卡尔曼滤波器跟踪物体时,会使用一连串的探测量或测量量来构建物体运动的模型.物体运动是由物体状态的变化 ...

最近业余在研究物体追踪,看到传统的方法用到了卡尔曼滤波(Kalman Filter)+匈牙利算法做轨迹匹配,因而开始研究这两种算法是如何实现的.这里简单总结一下卡尔曼滤波算法探索的过程. ▊ 卡尔曼滤 ...

当物体运动遵循非线性状态方程或测量值是状态的非线性函数时,使用扩展卡尔曼滤波器.一个简单的例子是,当物体的状态或测量值是以球面坐标计算的,如方位角.海拔和范围. 5.1状态更新模型扩展的卡尔曼滤波公 ...

来源:华院数据(ID: huayuan2002),原载于<系统与控制纵横>2016年第3卷第2期作者:卡尔曼和他的故事(香港城市大学讲座教授) 2016年7月3日,我正兴高采烈地把< ...

转载来源:https://longaspire.github.io/blog/卡尔曼滤波/ Kalman Filter (KF) 是一个高效的递归滤波器,它可以实现从一系列的噪声观测中,估计动态系统的 ...

这份面试题整理自12家大厂的2022年秋招面试题.题目基本涵盖了自动驾驶和机器人定位方向的主要知识点,包括惯性导航.点云.状态估计.CV/VIO.C++等部分. 建议大家先自己答题,再对照参考答案~( ...

译者注:这恐怕是全网有关卡尔曼滤波最简单易懂的解释,如果你认真的读完本文,你将对卡尔曼滤波有一个更加清晰的认识,并且可以手推卡尔曼滤波.原文作者使用了漂亮的图片和颜色来阐明它的原理(读起来并不会因公式 ...

泡泡图灵智库,带你精读机器人顶级会议文章标题:A real-time unscented Kalman fifilter on manifolds for challenging AUV navig ...

前言: 从上个世纪卡尔曼滤波理论被提出,卡尔曼滤波在控制论与信息论的连接上做出了卓越的贡献.为了得出准确的下一时刻状态真值,我们常常使用卡尔曼滤波.扩展卡尔曼滤波.无迹卡尔曼滤波.粒子滤波等等方法,这 ...

会议通知︱2019智能配电技术研讨会阅读会议通知,请戳上面标题 ▲ 分析智能配电系统发展趋势研讨配电物联网对装备制造业的挑战和机遇参会注册,请识别下方二维码 ▼ 征稿|第四届轨道交通电气与信 ...

摘要武汉理工大学自动化学院.武汉理工大学汽车工程学院的研究人员谢长君.费亚龙等,在2018年第17期<电工技术学报>上撰文指出,传统的无迹卡尔曼滤波(UKF)和粒子滤波(PF)算法估计动 ...

第二天导学: 2.为什么要用激活函数? 如果不用激活函数,每一层输出都是上层输入的线性函数,无论神经网络有多少层,输出都是输入的线性组合,这种情况就是最原始的感知机(Perceptron).没有激活函 ...

漫谈卡尔曼滤波