卡尔曼滤波算法

资 源 简 介

卡尔曼滤波算法

详 情 说 明

卡尔曼滤波是一种高效的递归算法，主要用于从包含噪声的观测数据中估算动态系统的状态。在移动机器人领域，该算法通过融合多源传感器数据来实现精准的运动轨迹纠正。

算法核心思想是通过两个交替进行的阶段来优化状态估计：预测阶段基于系统模型推算当前状态，更新阶段则利用实际观测值修正预测结果。对于移动机器人而言，系统状态通常包括位置、速度和加速度等运动参数。

在轨迹纠正应用中，卡尔曼滤波能有效处理传感器数据中的随机噪声和系统误差。它通过计算最优卡尔曼增益来平衡模型预测值和传感器测量值的可信度，最终输出比单一数据源更准确的状态估计。这种动态权重调整机制使其特别适合处理GPS、IMU等传感器在移动机器人导航中的互补性数据。

实际实现时需要注意系统模型的准确建立和噪声统计特性的合理设定，这两个因素直接影响滤波器的收敛性和估计精度。经过适当调参的卡尔曼滤波器可以使移动机器人的定位精度提升30%-50%，在复杂环境中也能保持稳定的轨迹跟踪性能。