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(453)
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沙龙
2
回答
稳态
卡尔
曼
滤波
的
状态估计
python
、
math
、
simulation
、
kalman-filter
我在一个系统上使用离散
卡尔
曼
滤波
器。然后,我用错误
的
初始状态x0和一个大
的
初始
协方差
(模拟1)测试了它。我注意到KF工作得很好,经过几步,增益k很快收敛到接近于
零
的
一个很小
的
值。我认为这可能是由过程噪声Q引起
的
。我把它设置得很小,因为Q代表了模型
的
准确性。 现在我想把它修改成稳态
卡尔
曼
滤波
器。在每次迭代
中
,我用模拟-1
的
浏览 4
提问于2016-04-07
得票数 0
回答已采纳
1
回答
unscented
卡尔
曼
滤波
协方差
矩阵
P
中
的
非
零
元素
python
、
covariance
、
noise
、
kalman-filter
我使用
的
是filterpy.kalman库
的
unscented
kalman filter类。即使当我用全部等于
零
的
非
对角线条目初始化过程噪声Q和初始
协方差
P
时,我仍然得到具有
非
零
非
对角线条目的
P
和S,有没有一种方法来确保
P
和S具有全部等于
零
的
非
对角线条目?
浏览 18
提问于2021-05-11
得票数 1
1
回答
卡尔
曼
滤波
中
的
dt
kalman-filter
我是
卡尔
曼
滤波
器
的
傀儡。我
的
问题是关于
卡尔
曼
滤波
预测步骤
中
的
dt。在使用
协方差
矩阵
和一些不确定性信息初始化
卡尔
曼
滤波
器后,预测函数通常将dt作为输入,但filterpy实现不会将dt作为输入。
卡尔
曼
滤波
器在预测步骤
中
是否必须采用dt,这让我感到困惑。下面是f
浏览 72
提问于2021-07-01
得票数 0
1
回答
扩展
卡尔
曼
滤波
协方差
收敛过快
kalman-filter
我正在自学如何使用扩展
卡尔
曼
滤波
器,并编写了一个误差和
协方差
都收敛
的
滤波
器。然而,
协方差
立即下降到几乎收敛
的
值。在第一次迭代期间,在
协方差
更新步骤(
P
= (I- KH )Pminus),KH
的
一些对角线变为1。这导致新
协方差
P
的
相应对角线接近于
零
。 这是EK过滤器
的
“正常”现象还是bug?我试着增加
协方
浏览 1
提问于2018-10-18
得票数 0
1
回答
卡尔
曼
滤波
不能计算稳定
卡尔
曼
增益
的
可能原因是什么?
matlab
、
estimation
、
kalman-filter
、
stochastic-process
、
state-space
我有一个关于
卡尔
曼
滤波
器
的
问题。我对状态空间模型使用
卡尔
曼
滤波
器,如下所示:Y(k) = C(K)x(k)+D(k)u(k)+v(k),计算
卡尔
曼
增益(K(k))和
协方差
P
矩阵
(
P
(k))
的
方程如下: K(k) = (
P
(k)*C(k
浏览 14
提问于2016-08-02
得票数 0
2
回答
带2种测量噪声的
卡尔
曼
滤波
noise
、
measurement
、
kalman-filter
我正在做我
的
项目,这是一种自动驾驶汽车。我们在两个轮子上固定了1对测定仪编码器,并在上面安装了1个激光陀螺。我正在设计一个
卡尔
曼
滤波
器来获取测量
中
的
噪声。然而,我
的
问题是,我不知道如何处理两个单独
的
测量噪音。y(k+1)=g(xk, uk,vk) 其中vk是测量噪声
协方差
矩阵
。我很困惑,因为在我
的</
浏览 2
提问于2014-05-18
得票数 0
回答已采纳
0
回答
我应该期待扩展
卡尔
曼
滤波
器
协方差
的
什么行为?
filter
、
system
、
theory
、
kalman-filter
我有一个扩展
卡尔
曼
滤波
器设置,它很好地收敛到参考值。然而,如果我检查
协方差
矩阵
,我看不到对角线
元素
的
某个值(3x3)
的
快速趋势,这实际上是我所期望
的
。
协方差
矩阵
应该如何表现?有人能给我点提示吗?
浏览 5
提问于2017-06-09
得票数 0
1
回答
卡尔
曼
滤波
器
中
的
协方差
矩阵
(
P
)如何根据测量值和状态估计进行更新?
filtering
、
signal-processing
、
system
、
kalman-filter
我正在用C++实现一个基于
卡尔
曼
滤波
器
的
AHRS。在过滤器
的
方程式中有一些对我来说相当奇怪
的
东西。 ? 我找不到
P
(
协方差
)
矩阵
实际更新
的
部分,以表示预测
的
不确定性。在“预测”步骤
中
,
P
的
估计值是从它之前
的
值A和Q计算出来
的
。据我所知,A(系统
矩阵
)和Q(噪声
协方差
)
浏览 171
提问于2020-04-29
得票数 1
回答已采纳
2
回答
卡尔
曼
滤波
与突发性测量跳跃
matlab
、
computer-vision
、
tracking
、
matlab-cvst
、
kalman-filter
好
的
,下面是我需要做
的
: 我想做一些跟踪使用
卡尔
曼
滤波
(可能是自适应
的
).My测量(当它们是可用
的
)是非常好
的
,与实际测量非常小
的
误差。问题是,如果我
的
滤波
器(
非
自适应)有测量噪声
协方差
(R)和状态误差
协方差
( Q )
矩阵
的
特定值,则结果并不十分准确,因为即使在这1%
的
情况下,我也必须在R和Q
浏览 3
提问于2014-04-11
得票数 2
回答已采纳
1
回答
Matlab :当使用
卡尔
曼
滤波
时,如何确保
协方差
矩阵
是正定
的
?
linear-algebra
、
covariance
、
svd
、
eigenvalue
、
kalman-filter
对于复杂
的
值数据,我发现很难确保
协方差
矩阵
是正定
的
。0 我可以使用cholesky或下面解释
的
特征值来检查
P
的
正确定性。(A) 由于
p
1 > 0,A不是正定
浏览 0
提问于2016-11-26
得票数 2
回答已采纳
1
回答
卡尔
曼
滤波
协方差
在预测步骤
中
不会增加?
filter
、
system
、
theory
、
kalman-filter
我有一个扩展
卡尔
曼
滤波
器(EKF),并且仍然在努力理解
协方差
矩阵
P
,它表示
滤波
器输出
的
不确定性。 据我所知:在预测步骤
中
,由于噪声Q和由
P
= APA +Q表示
的
预测
的
不确定性,
协方差
矩阵
将增加。在我
的
例子
中
,A具有对角形式,并且A
的
值都小于1,从而导致预测步骤后
P
的<
浏览 0
提问于2017-04-26
得票数 1
3
回答
MatLab
中
的
数值不稳定
卡尔
曼
滤波
matlab
、
kalman-filter
我试图运行一个标准的
卡尔
曼
滤波
算法来计算概率,但在计算正常密度时,我总是遇到一个
非
正定方差
矩阵
的
问题。我做了一点研究,发现实际上可能存在一些数值不稳定性;尝试了一些数值方法来避免
非
正定
矩阵
,使用choleski分解及其变体LDL‘分解。我正在使用MatLab。有没有人有什么建议?谢谢。
浏览 2
提问于2015-04-05
得票数 3
1
回答
改变OpenCV
卡尔
曼
滤波
器
的
增益使其更灵敏
c++
、
opencv
、
kalman-filter
用于跟踪图像
中
的
边界盒位置和速度,其中测量值不太嘈杂,但包围盒移动得非常快。;kf.processNoiseCov.at<float>(14) = params.proc_noise_cov_
p
12.过渡
矩阵
的
初始值对此有什么影响?为了使
滤波
器更具响应性,OpenCV的
卡尔
曼
滤波</
浏览 6
提问于2020-06-22
得票数 0
回答已采纳
1
回答
Unscented
卡尔
曼
滤波
中
的
负
协方差
矩阵
python
、
kalman-filter
、
nonlinear-functions
我想要实现
Unscented
Kalman filter(UKF)方法来解决非线性问题;我设置了所有的初始值,如初始均值向量和初始
协方差
矩阵
。问题
的
维数是8。下面是实现代码;我不知道为什么代码末尾
的
新
协方差
矩阵
包含一些负参数。这些负参数为该方法
的
下一次迭代带来了问题。#pip install filterpyfrom filterpy.kalman import
unscented
_transf
浏览 67
提问于2021-05-03
得票数 1
2
回答
为什么我们需要在
卡尔
曼
滤波
器
中
估计真实位置?
math
、
filter
、
kalman-filter
我正在关注一个可能很有名
的
关于
卡尔
曼
滤波
器
的
。从这些代码行
中
:plot(t,pos, t,posmeas, t,poshat);xlabel('Time (sec)'); ylabel('Position (feet
浏览 0
提问于2011-01-17
得票数 1
回答已采纳
1
回答
基于加速度和位置输入的
卡尔
曼
滤波
javascript
、
kalman-filter
我想用
卡尔
曼
滤波
器来估计一个物体
的
高度和垂直速度,它是以未知
的
方式在噪声位置测量和噪声加速度测量
的
基础上上下移动
的
。每个测量
的
噪声与其他测量无关。我想/希望这听起来像一个很好的
卡尔
曼
滤波
器
的
使用。我正在尝试使用这里找到
的
javascript库: 我读了很多关于
卡尔
曼
滤波
器如何工作
的
文
浏览 2
提问于2015-01-23
得票数 4
回答已采纳
1
回答
长坐标运动的
卡尔
曼
滤波
filter
、
gps
、
tracking
、
coordinate-systems
、
kalman-filter
我试图实现一个简单的
卡尔
曼
滤波
,它将用于过滤/预测车辆在长/载坐标下
的
运动。没有来自车辆传感器
的
测量,只是观测到
的
长/拉位置
的
一个新
的
更新,所以基本上我将试图预测和修正
的
状态是车辆在任何给定时间
的
经度和纬度。据我所知,这个模型是非线性
的
,因为可能会有随机加速度、方向变化等,但我认为,只要我在状态下也能跟踪轴承,这是可以忽略
的
。我
的
问题
浏览 1
提问于2014-09-21
得票数 3
1
回答
卡尔
曼
滤波
的
信息形式是什么?它与标准格式有什么不同或更好
的
地方?
kalman-filter
我不明白
卡尔
曼
滤波
器
的
信息
矩阵
或信息形式有什么独特之处。它与标准格式有什么不同或独特之处?
浏览 3
提问于2016-03-11
得票数 2
5
回答
卡尔
曼
滤波
器,汽车跟踪,Matlab
matlab
、
matlab-cvst
、
kalman-filter
我有一个移动汽车
的
小数据集:我知道在这种情况下,速度和加速度不是常数。有人可以帮助我,给我一
浏览 5
提问于2012-06-02
得票数 3
回答已采纳
2
回答
定义
卡尔
曼
滤波
器及其应用(概念)
kalman-filter
我有一个简单
的
问题。我正在跟踪一个物体,并以
非
均匀
的
时间间隔获得它
的
位置。物体
的
速度和加速度不是恒定
的
。data_=[time x,y,z]z=[x;y;z] % observation xt=[xt;yt;zt;x't;y't;z't] % ' first derivative
P
=Covar
浏览 1
提问于2012-06-05
得票数 5
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