文件名称:
卡尔曼滤波与状态估计例题python实现
开发工具:
文件大小: 114kb
下载次数: 0
上传时间: 2021-01-06
详细说明：卡尔曼滤波与状态估计例题python实现
关于卡尔曼滤波的原理这里就不赘述了，很多大佬说的很棒，这里就把网课上看到的例题在这里做一下
巩固一下
卡尔曼滤波的两个步骤
预测更新（Predict):
预测状态量：
x^=(t∣t−1)=A~x(t−1)+Bu(t)\hat x=(t|t-1)=\widetilde{A}x(t-1)+Bu(t)x^=(t∣t−1)=Ax(t−1)+Bu(t)
预测误差协方差矩阵：
P(t∣t−1)=AP(t−1)AT+QP(t|t-1)=AP(t-1)A^T+QP(t∣t−1)=AP(t−1)AT+Q
测量更新（Correct）:
最优估计状态量：
x~(t)=x^
(系统自动生成,下载前可以参看下载内容)
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