卡尔曼滤波算法应用场景

⑴ 卡尔曼滤波是做什么用的

卡尔曼滤波（Kalman filtering）一种利用线性系统状态方程，通过系统输入输出观测数据，对系统状态进行最优估计的算法。由于观测数据中包括系统中的噪声和干扰的影响，所以最优估计也可看作是滤波过程。
斯坦利·施密特(Stanley Schmidt)首次实现了卡尔曼滤波器。卡尔曼在NASA埃姆斯研究中心访问时，发现他的方法对于解决阿波罗计划的轨道预测很有用，后来阿波罗飞船的导航电脑使用了这种滤波器。 关于这种滤波器的论文由Swerling (1958), Kalman (1960)与 Kalman and Bucy (1961)发表。
数据滤波是去除噪声还原真实数据的一种数据处理技术, Kalman滤波在测量方差已知的情况下能够从一系列存在测量噪声的数据中，估计动态系统的状态. 由于, 它便于计算机编程实现, 并能够对现场采集的数据进行实时的更新和处理, Kalman滤波是目前应用最为广泛的滤波方法, 在通信, 导航, 制导与控制等多领域得到了较好的应用.

⑵ 卡尔曼滤波有什么用呀，为什么要用在6050上面

卡尔曼滤波(Kalman filtering)一种利用线性系统状态方程，通过系统输入输出观测数据，对系统状态进行最优估计的算法。由于观测数据中包括系统中的噪声和干扰的影响，所以最优估计也可看作是滤波过程。
斯坦利·施密特(Stanley Schmidt)首次实现了卡尔曼滤波器。卡尔曼在NASA埃姆斯研究中心访问时，发现他的方法对于解决阿波罗计划的轨道预测很有用，后来阿波罗飞船的导航电脑使用了这种滤波器。 关于这种滤波器的论文由Swerling (1958), Kalman (1960)与 Kalman and Bucy (1961)发表。

数据滤波是去除噪声还原真实数据的一种数据处理技术, Kalman滤波在测量方差已知的情况下能够从一系列存在测量噪声的数据中，估计动态系统的状态. 由于, 它便于计算机编程实现, 并能够对现场采集的数据进行实时的更新和处理, Kalman滤波是目前应用最为广泛的滤波方法, 在通信, 导航, 制导与控制等多领域得到了较好的应用.

⑶ 卡尔曼滤波器的作用

卡尔曼滤波器是一个最优化自回归数据处理算法，应用广泛。使用卡尔曼滤波器可以组合GNSS和INS的测试结果，根据含有噪声的物体传感器测量值，预测出物体的位置坐标和速度。它具有很强的鲁棒性，即使观察到物体的位置有误差，也可以根据物体的运动规律预测一个位置，再结合当前的获取的位置信息，减少传感器误差，增强位置测量的连续性和稳定性，更加准确地输出载体的位置。

⑷ 卡尔曼滤波中的真实值,测量值，预测值，估计值怎么区分

卡尔曼滤波中的真实值，测量值，预测值，估计值区分方法：

1、真实值为目标运动的真实轨迹上的坐标，是理论上假设的一个参考值，不带偏差时的真值；

2、测量值则是kalman滤波中的量测矩阵Z，是测量设备/传感器/等等测到的数值，带有偏差；

3、预测值则是通过状态转移矩阵，由上一时刻的估计值得到现在时刻的预测值，即x(k|k-1)=F*x(k-1|k-1)，从上一时刻的估计值出发，先验估计出来的值，带有偏差；

4、估计值就是经kalman滤波得到的状态更新值x(k|k)，是综合考虑测量值和预测值，后验估计出来的值，也有偏差，只是偏差比测量值和预测值的都小。

(4)卡尔曼滤波算法应用场景扩展阅读：

卡尔曼滤波（Kalman filtering）是一种利用线性系统状态方程，通过系统输入输出观测数据，对系统状态进行最优估计的算法。由于观测数据中包括系统中的噪声和干扰的影响，所以最优估计也可看作是滤波过程。

斯坦利·施密特(Stanley Schmidt)首次实现了卡尔曼滤波器。卡尔曼在NASA埃姆斯研究中心访问时，发现他的方法对于解决阿波罗计划的轨道预测很有用，后来阿波罗飞船的导航电脑使用了这种滤波器。

Kalman滤波便于计算机编程实现，并能够对现场采集的数据进行实时的更新和处理，Kalman滤波是目前应用最为广泛的滤波方法，在通信，导航，制导与控制等多领域得到了较好的应用。

参考资料来源：网络-卡尔曼滤波

⑸ 卡尔曼滤波算法的功能是什么

卡尔曼滤波是用来进行数据滤波用的，就是把含噪声的数据进行处理之后得出相对真值。卡尔曼滤波也可进行系统辨识。卡尔曼滤波一种利用线性系统状态方程，通过系统输入输出观测数据，对系统状态进行最优估计的算法。由于观测数据中包括系统中的噪声和干扰的影响，所以最优估计也可看作是滤波过程。

⑹ 卡尔曼滤波算法的功能是什么

卡尔曼滤波
是用来进行数据滤波用的，就是把含噪声的数据进行处理之后得出
相对真值
。卡尔曼滤波也可进行
系统辨识
。

⑺ 在惯性导航和gps组合导航系统中，卡尔曼滤波起到什么作用

GPS导航主要是全球定位导航系统，属于无线电导航方式，而惯性导航是属于自主式的导航方式，主要由陀螺仪测量三轴角速度，加速度计测量三轴线速度，但是惯性导航的缺点就是定位精度会随时间增长，GPS导航虽然定位误差小，但是容易受到外在环境干扰，因此现在多采用两种组合的导航方式。关于你提问的在GPS导航仪中运用惯性导航技术，应该是将GPS作为主要导航手段，这个时候惯性导航就是为了辅助GPS定位服务的，GPS的数据更新率低，对于高动态情况下，不能实施跟踪载体运动，采用惯性导航可以提高数据更新速度；同时在GPS丢星或者受到遮挡时，采用惯性导航可以再短期内保持较高的定位精度；还有就是通过反馈，惯性导航定位与GPS导航组合可以缩短GPS的定位时间。

⑻ 卡尔曼滤波器的应用实例

卡尔曼滤波的一个典型实例是从一组有限的，包含噪声的，对物体位置的观察序列（可能有偏差）预测出物体的位置的坐标及速度。在很多工程应用(如雷达、计算机视觉)中都可以找到它的身影。同时，卡尔曼滤波也是控制理论以及控制系统工程中的一个重要课题。
例如,对于雷达来说，人们感兴趣的是其能够跟踪目标。但目标的位置、速度、加速度的测量值往往在任何时候都有噪声。卡尔曼滤波利用目标的动态信息，设法去掉噪声的影响，得到一个关于目标位置的好的估计。这个估计可以是对当前目标位置的估计(滤波)，也可以是对于将来位置的估计(预测)，也可以是对过去位置的估计(插值或平滑)。
目标跟踪示例代码：（具体解释请见参考资料 ）
Z=(1:100); %观测值
noise=randn(1,100); %方差为1的高斯噪声
Z=Z+noise;
X=[0;0]; %状态
P=[1 0;0 1]; %状态协方差矩阵
F=[1 1;0 1]; %状态转移矩阵
Q=[0.0001,0;0,0.0001]; %状态转移协方差矩阵
H=[1 0]; %观测矩阵
R=1; %观测噪声方差
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)); %画点，横轴表示位置，纵轴表示速度
end

⑼ 卡尔曼滤波算法是什么

卡尔曼滤波是一个滤波算法，应用非常广泛，它是一种结合先验经验、测量更新的状态估计算法，卡尔曼滤波器是在估计线性系统状态的过程中，以最小均方误差为目的而推导出的几个递推数学等式。

卡尔曼过程中要用到的概念。即什么是协方差，它有什么含义，以及什么叫最小均方误差估计，什么是多元高斯分布。如果对这些有了了解，可以跳过，直接到下面的分割线。

均方误差：

它是"误差"的平方的期望值（误差就是每个估计值与真实值的差），也就是多个样本的时候，均方误差等于每个样本的误差平方再乘以该样本出现的概率的和。

方差：

方差是描述随机变量的离散程度，是变量离期望值的距离。

注意:

两者概念上稍有差别，当你的样本期望值就是真实值时，两者又完全相同。最小均方误差估计就是指估计参数时要使得估计出来的模型和真实值之间的误差平方期望值最小。

⑽ 卡尔曼滤波器有什么作用

卡尔曼滤波器是一种由卡尔曼提出的用于时变线性系统的递归滤波器。这个系统可用于包含正交状态变量的微分方程模型来描述，这种滤波器是将过去的测量估计误差合并到新的测量误差中来估计将来的误差。