卡尔曼滤波器本质(教程推荐理解卡尔曼滤波器)
各个小节的主要内容为:,下面我们就来聊聊关于卡尔曼滤波器本质?接下来我们就一起去了解一下吧!
卡尔曼滤波器本质
卡尔曼滤波器是一种优化估算算法,用于在不确定和间接测量的情况下估算系统状态。本视频教程由7个小节组成,系统介绍了卡尔曼滤波器,言简意赅,适合入门。各个小节的主要内容为:
第一节:通过几个案例了解使用卡尔曼滤波器的常见场景。了解卡尔曼滤波器背后的工作原理。
第二节:介绍了解状态观测器的工作原理,并解释其背后的数学原理。在无法直接测量时,使用状态观测器估算系统的内部状态。
第三节:介绍卡尔曼滤波器结合两个信息源,预测状态和噪声测量,以产生最佳的,无偏的状态估计。
第四节:讨论实现卡尔曼滤波算法所需的方程组。
第五节:解释了非线性状态估算器背后的基本概念,包括扩展卡尔曼滤波器,无味卡尔曼滤波器和粒子滤波器。
第六节:你将学习如何配置卡尔曼滤波器模块参数,例如系统模型、初始状态估计和噪声特性,使用Simulink中的卡尔曼滤波器估算单摆模型角度。
第七节:演示使用扩展卡尔曼滤波器估算非线性单摆系统的角位置。 您将学习如何配置扩展卡尔曼滤波器模块参数,例如状态转换和测量函数,并生成C / C 代码。
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