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用于动态系统状态估计的递归算法。它通过融合系统模型预测和实际观测数据，提供对系统状态的最优估计。

该滤波器主要包含两个阶段：预测阶段和更新阶段。在预测阶段，它利用系统模型对当前状态进行预测，并估计预测的不确定性。在更新阶段，则结合传感器测量结果来修正预测值。

卡尔曼滤波器特别适用于处理包含噪声的测量数据，能够有效滤除噪声影响，获得更准确的状态估计。它的优势在于计算效率高，适用于实时系统，并且不需要保存历史数据。

典型的应用场景包括导航系统、目标跟踪、机器人定位等。滤波器通过不断迭代预测和更新过程，逐步收敛到真实状态值附近，表现出优秀的跟踪性能。