再谈卡尔曼滤波原理及应用

只看该作者 · 2024-10-9 18:42

卡尔曼滤波是一种递归估计方法，用来估计动态系统的状态变量。它可以从不完全、噪声污染的观测数据中，最优地推断出隐藏的系统状态。卡尔曼滤波的主要目标是利用一系列的测量数据，结合系统的状态转移模型，给出最优的状态估计。

1万 · 2024-10-9 20:18

在移动机器人中，卡尔曼滤波用于实时状态估计（如位置、速度、方向），结合里程计、IMU（惯性测量单元）等传感器数据，实现高精度的导航和路径规划。

只看该作者 · 2024-10-9 21:55

卡尔曼滤波也被应用于金融市场中的动态估计，例如股票价格趋势的预测。它能够平滑市场波动，结合历史数据预测未来价格趋势。

只看该作者 · 2024-10-10 13:48

卡尔曼滤波的优点是，它可以处理不确定性和噪声，并提供最佳状态估计

只看该作者 · 2024-10-13 15:38

卡尔曼参数靠感觉调整(没有总结规律)

只看该作者 · 2024-10-13 16:00

用于处理和估计生物医学信号，如心电图(ecg)和脑电图(eeg)。

只看该作者 · 2024-10-15 13:35

卡尔曼滤波器可以融合来自GPS、惯性导航IMU和里程表等传感器的数据，以提供精确的位置和姿态估计。