【卡尔曼滤波器】

【卡尔曼滤波】

【重要！】五个公式

【重要！】公式总结

【重要！】卡尔曼模型使用步骤

Q 更信任观测值
R 更信任估计值

若更信任观测值：曲线毛刺会多
若更信任估计值：响应速度会慢
—————————————以下为看课笔记—————————————

适用系统：线性高斯系统

线性

高斯

噪声满足正态分布

宏观意义：滤波即加权

状态空间表达式

高斯分布

参数分析

参数

方差 （没看懂QAQ）

超参数：靠调出来

卡尔曼滤波主要调
Q 过程噪声方差
R 观测噪声方差

直观理解

卡尔曼公式理解

宏观过程

使用上一次的最优结果预测当前的值
同时使用观测值修正当前值，得到最优结果

公式推导（看看就好）

前置知识


最优估计和卡尔曼增益


误差协方差

公式介绍（看看就好）

调节超参数

（1）Q和R
（2）P0和x0

模型举例

基于高度的视觉跟随

->卡尔曼公式