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卡爾曼濾波器的遞歸算法

jf_CD0turFj ? 來(lái)源:王崇衛(wèi) ? 作者:王崇衛(wèi) ? 2022-11-14 10:17 ? 次閱讀
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后面準(zhǔn)備抽時(shí)間把DR_CAN老師的卡爾曼濾波的視頻的筆記也會(huì)做一下整理。

主要還是心里有個(gè)執(zhí)念,以前在做智能車比賽的時(shí)候,需要對(duì)六軸傳感器做濾波角度計(jì)算的。這部分代碼則只是將學(xué)長(zhǎng)的代碼copy之后,并不懂其中的原理。

所以其中的一個(gè)目的:就是把筆記做完,再看看原來(lái)的代碼,那是曾經(jīng)的熟悉且鞭辟近里。

卡爾曼濾波器

更像是觀測(cè)器,不是一般意義上的濾波器。

現(xiàn)實(shí)中的大量不確定性

不存在完美的數(shù)學(xué)模型

系統(tǒng)的擾動(dòng)不可控,很難建模

測(cè)量的傳感器存在誤差

卡爾曼增益

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qt的仿真

老師用Excel做的圖,我用ctrlsim也做了一個(gè)簡(jiǎn)單的仿真。

https://gitee.com/wang_chong_wei/CtrlSim

https://github.com/chongweiwang/CtrlSim

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CtrlSim_TI_SMO觀測(cè)器

[現(xiàn)代控制理論]3-5_連續(xù)系統(tǒng)離散化

CtrlSim_電機(jī)控制

審核編輯:湯梓紅

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原文標(biāo)題:[卡爾曼濾波器]1_遞歸算法_Recursive Processing

文章出處:【微信號(hào):王崇衛(wèi),微信公眾號(hào):王崇衛(wèi)】歡迎添加關(guān)注!文章轉(zhuǎn)載請(qǐng)注明出處。

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