卡爾曼濾波演算法應用場景

⑴ 卡爾曼濾波是做什麼用的

卡爾曼濾波（Kalman filtering）一種利用線性系統狀態方程，通過系統輸入輸出觀測數據，對系統狀態進行最優估計的演算法。由於觀測數據中包括系統中的雜訊和干擾的影響，所以最優估計也可看作是濾波過程。
斯坦利·施密特(Stanley Schmidt)首次實現了卡爾曼濾波器。卡爾曼在NASA埃姆斯研究中心訪問時，發現他的方法對於解決阿波羅計劃的軌道預測很有用，後來阿波羅飛船的導航電腦使用了這種濾波器。 關於這種濾波器的論文由Swerling (1958), Kalman (1960)與 Kalman and Bucy (1961)發表。
數據濾波是去除雜訊還原真實數據的一種數據處理技術, Kalman濾波在測量方差已知的情況下能夠從一系列存在測量雜訊的數據中，估計動態系統的狀態. 由於, 它便於計算機編程實現, 並能夠對現場採集的數據進行實時的更新和處理, Kalman濾波是目前應用最為廣泛的濾波方法, 在通信, 導航, 制導與控制等多領域得到了較好的應用.

⑵ 卡爾曼濾波有什麼用呀，為什麼要用在6050上面

卡爾曼濾波(Kalman filtering)一種利用線性系統狀態方程，通過系統輸入輸出觀測數據，對系統狀態進行最優估計的演算法。由於觀測數據中包括系統中的雜訊和干擾的影響，所以最優估計也可看作是濾波過程。
斯坦利·施密特(Stanley Schmidt)首次實現了卡爾曼濾波器。卡爾曼在NASA埃姆斯研究中心訪問時，發現他的方法對於解決阿波羅計劃的軌道預測很有用，後來阿波羅飛船的導航電腦使用了這種濾波器。 關於這種濾波器的論文由Swerling (1958), Kalman (1960)與 Kalman and Bucy (1961)發表。

數據濾波是去除雜訊還原真實數據的一種數據處理技術, Kalman濾波在測量方差已知的情況下能夠從一系列存在測量雜訊的數據中，估計動態系統的狀態. 由於, 它便於計算機編程實現, 並能夠對現場採集的數據進行實時的更新和處理, Kalman濾波是目前應用最為廣泛的濾波方法, 在通信, 導航, 制導與控制等多領域得到了較好的應用.

⑶ 卡爾曼濾波器的作用

卡爾曼濾波器是一個最優化自回歸數據處理演算法，應用廣泛。使用卡爾曼濾波器可以組合GNSS和INS的測試結果，根據含有雜訊的物體感測器測量值，預測出物體的位置坐標和速度。它具有很強的魯棒性，即使觀察到物體的位置有誤差，也可以根據物體的運動規律預測一個位置，再結合當前的獲取的位置信息，減少感測器誤差，增強位置測量的連續性和穩定性，更加准確地輸出載體的位置。

⑷ 卡爾曼濾波中的真實值,測量值，預測值，估計值怎麼區分

卡爾曼濾波中的真實值，測量值，預測值，估計值區分方法：

1、真實值為目標運動的真實軌跡上的坐標，是理論上假設的一個參考值，不帶偏差時的真值；

2、測量值則是kalman濾波中的量測矩陣Z，是測量設備/感測器/等等測到的數值，帶有偏差；

3、預測值則是通過狀態轉移矩陣，由上一時刻的估計值得到現在時刻的預測值，即x(k|k-1)=F*x(k-1|k-1)，從上一時刻的估計值出發，先驗估計出來的值，帶有偏差；

4、估計值就是經kalman濾波得到的狀態更新值x(k|k)，是綜合考慮測量值和預測值，後驗估計出來的值，也有偏差，只是偏差比測量值和預測值的都小。

(4)卡爾曼濾波演算法應用場景擴展閱讀：

卡爾曼濾波（Kalman filtering）是一種利用線性系統狀態方程，通過系統輸入輸出觀測數據，對系統狀態進行最優估計的演算法。由於觀測數據中包括系統中的雜訊和干擾的影響，所以最優估計也可看作是濾波過程。

斯坦利·施密特(Stanley Schmidt)首次實現了卡爾曼濾波器。卡爾曼在NASA埃姆斯研究中心訪問時，發現他的方法對於解決阿波羅計劃的軌道預測很有用，後來阿波羅飛船的導航電腦使用了這種濾波器。

Kalman濾波便於計算機編程實現，並能夠對現場採集的數據進行實時的更新和處理，Kalman濾波是目前應用最為廣泛的濾波方法，在通信，導航，制導與控制等多領域得到了較好的應用。

參考資料來源：網路-卡爾曼濾波

⑸ 卡爾曼濾波演算法的功能是什麼

卡爾曼濾波是用來進行數據濾波用的，就是把含雜訊的數據進行處理之後得出相對真值。卡爾曼濾波也可進行系統辨識。卡爾曼濾波一種利用線性系統狀態方程，通過系統輸入輸出觀測數據，對系統狀態進行最優估計的演算法。由於觀測數據中包括系統中的雜訊和干擾的影響，所以最優估計也可看作是濾波過程。

⑹ 卡爾曼濾波演算法的功能是什麼

卡爾曼濾波
是用來進行數據濾波用的，就是把含雜訊的數據進行處理之後得出
相對真值
。卡爾曼濾波也可進行
系統辨識
。

⑺ 在慣性導航和gps組合導航系統中，卡爾曼濾波起到什麼作用

GPS導航主要是全球定位導航系統，屬於無線電導航方式，而慣性導航是屬於自主式的導航方式，主要由陀螺儀測量三軸角速度，加速度計測量三軸線速度，但是慣性導航的缺點就是定位精度會隨時間增長，GPS導航雖然定位誤差小，但是容易受到外在環境干擾，因此現在多採用兩種組合的導航方式。關於你提問的在GPS導航儀中運用慣性導航技術，應該是將GPS作為主要導航手段，這個時候慣性導航就是為了輔助GPS定位服務的，GPS的數據更新率低，對於高動態情況下，不能實施跟蹤載體運動，採用慣性導航可以提高數據更新速度；同時在GPS丟星或者受到遮擋時，採用慣性導航可以再短期內保持較高的定位精度；還有就是通過反饋，慣性導航定位與GPS導航組合可以縮短GPS的定位時間。

⑻ 卡爾曼濾波器的應用實例

卡爾曼濾波的一個典型實例是從一組有限的，包含雜訊的，對物體位置的觀察序列（可能有偏差）預測出物體的位置的坐標及速度。在很多工程應用(如雷達、計算機視覺)中都可以找到它的身影。同時，卡爾曼濾波也是控制理論以及控制系統工程中的一個重要課題。
例如,對於雷達來說，人們感興趣的是其能夠跟蹤目標。但目標的位置、速度、加速度的測量值往往在任何時候都有雜訊。卡爾曼濾波利用目標的動態信息，設法去掉雜訊的影響，得到一個關於目標位置的好的估計。這個估計可以是對當前目標位置的估計(濾波)，也可以是對於將來位置的估計(預測)，也可以是對過去位置的估計(插值或平滑)。
目標跟蹤示例代碼：（具體解釋請見參考資料 ）
Z=(1:100); %觀測值
noise=randn(1,100); %方差為1的高斯雜訊
Z=Z+noise;
X=[0;0]; %狀態
P=[1 0;0 1]; %狀態協方差矩陣
F=[1 1;0 1]; %狀態轉移矩陣
Q=[0.0001,0;0,0.0001]; %狀態轉移協方差矩陣
H=[1 0]; %觀測矩陣
R=1; %觀測雜訊方差
figure;
hold on;
for i=1:100
X_ = F*X;
P_ = F*P*F'+Q;
K = P_*H'/(H*P_*H'+R);
X = X_+K*(Z(i)-H*X_);
P = (eye(2)-K*H)*P_;
plot(X(1), X(2)); %畫點，橫軸表示位置，縱軸表示速度
end

⑼ 卡爾曼濾波演算法是什麼

卡爾曼濾波是一個濾波演算法，應用非常廣泛，它是一種結合先驗經驗、測量更新的狀態估計演算法，卡爾曼濾波器是在估計線性系統狀態的過程中，以最小均方誤差為目的而推導出的幾個遞推數學等式。

卡爾曼過程中要用到的概念。即什麼是協方差，它有什麼含義，以及什麼叫最小均方誤差估計，什麼是多元高斯分布。如果對這些有了了解，可以跳過，直接到下面的分割線。

均方誤差：

它是"誤差"的平方的期望值（誤差就是每個估計值與真實值的差），也就是多個樣本的時候，均方誤差等於每個樣本的誤差平方再乘以該樣本出現的概率的和。

方差：

方差是描述隨機變數的離散程度，是變數離期望值的距離。

注意:

兩者概念上稍有差別，當你的樣本期望值就是真實值時，兩者又完全相同。最小均方誤差估計就是指估計參數時要使得估計出來的模型和真實值之間的誤差平方期望值最小。

⑽ 卡爾曼濾波器有什麼作用

卡爾曼濾波器是一種由卡爾曼提出的用於時變線性系統的遞歸濾波器。這個系統可用於包含正交狀態變數的微分方程模型來描述，這種濾波器是將過去的測量估計誤差合並到新的測量誤差中來估計將來的誤差。