卡尔曼滤波器

资 源 简 介

卡尔曼滤波器

详 情 说 明

卡尔曼滤波器是一种高效的递归算法，主要用于从包含噪声的传感器测量中估计动态系统的状态。其核心思想是通过对系统模型的预测和实际测量值的加权平均，逐步修正对系统状态的估计。

该算法主要包含两个交替进行的阶段：预测和更新。在预测阶段，滤波器基于系统模型对下一时刻的状态进行估计；在更新阶段，则利用实际测量值来校正这个预测。通过这种迭代过程，卡尔曼滤波器能够有效地处理测量噪声和系统不确定性。

卡尔曼滤波器特别适用于处理线性系统，对于非线性系统则可以使用扩展卡尔曼滤波器(EKF)或无迹卡尔曼滤波器(UKF)等变种。在现代工程应用中，它被广泛用于导航系统、自动驾驶、机器人定位以及各种需要实时状态估计的领域。

一个完善的卡尔曼滤波器实现需要考虑系统模型的建立、噪声协方差矩阵的确定以及状态转移矩阵的设计等关键要素。良好的实现能够显著提高系统状态估计的精度和稳定性。