一个应用实例详解卡尔曼滤波及其算法实现,为了可以更加容易的理解卡尔曼滤波器，这里会应用形象的描述方法来讲解，而不是像大多数参考书那样罗列一大堆的数学公式和数学符号。
2021-04-19 16:34:57
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扩展卡尔曼滤波(EKF)仿真演示，通过本文档的阅读可以更好的理解扩展卡尔曼滤波 扩展卡尔曼滤波(EKF)仿真演示，通过本文档的阅读可以更好的理解扩展卡尔曼滤波
2021-04-19 13:03:44
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针对非线性非高斯离散动态系统中的状态估计问题, 基于高斯和递推关系, 提出一种高斯和状态估计算法GSSRCKF. 首先将状态噪声、观测噪声及滤波初值均表示为高斯和的形式, 以平方根容积卡尔曼滤波为子滤波器分别估计各高斯子项对应的系统状态; 然后结合各子项对应的权值实现全局估计; 最后设计高斯子项对应权值的自适应策略, 并采用约简控制法降低计算复杂度. 仿真结果验证了所提出的算法在滤波稳定性方面的优越性.
2021-04-19 02:44:55
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四种卡尔曼滤波性能比较: EKF, UKF, SREKF, SRUKF四种常见工程用的滤波算法比较。比较的内容是在视觉测量方面。
2021-04-16 15:51:40
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VS2015上C/C++实现目标检测和多目标跟踪，多目标跟踪采用了匈牙利算法和卡尔曼滤波；你在VS2015新建工程，并配置好opencv的相关设置，就可直接使用；注意：如果你想获得更好的效果，目标检测可换成基于深度学习的，毕竟跟踪的好坏也取决于检测的好坏；
2021-04-16 13:02:21
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