基于卡尔曼滤波器的一阶倒立摆滑模控制方法，林乐天，张晓华，为了解决在有较大噪声干扰情况下，一阶倒立摆的常规控制方法无法进行精确的位移定位与角度平衡的问题，采用卡尔曼滤波器与滑模控

用于计算系统状态的卡尔曼最优增益和最小均方误差 (MMSE) 估计的代码。 一阶和二阶模型的示例。 可轻松适应其他系统和输入，非常适合学习应用。

卡尔曼滤波器原理实现： X(k|k-1) = AX(k-1|k-1) + BU(k) P(k|k-1) = AP(k-1|k-1)A.T + Q K(k) = P(k|k-1)H.T / (HP(k|k-1)H.T + R) X(k|k) = X(k|k-1) + K(k)[Z(k) - HX(k|k-1)] P(k|k) = [1 - K(k)H]P(k|k-1) 第1步：计算中间量X(k|k-1)、P(k|k-1)。 第2步：计算卡尔曼增益K(k)。 第3步：计算当前时刻的状态最佳估计：X(k|k)、P(k|k)。

这是不敏卡尔曼的示例代码，可运行； 不敏卡尔曼滤波器通过sigma采样点对非线性进行近似，效果优于扩展卡尔曼滤波器，是目前常用滤波器之一

卡尔曼滤波器及其扩展 Kalman滤波器，扩展Kalman滤波器，Unscented卡尔曼滤波器，Cubature Kalman滤波器，M估计鲁棒的cubature Kalman滤波器实现用于各种线性和非线性系统，例如UAV位置跟踪，UAV攻角和俯仰角跟踪，UAV角度跟踪等。

嘿大家， 这项工作提出了一种基于视觉的系统的实现，该系统可通过使用在Matlab中配置为跟踪器的卡尔曼滤波器估算器来识别行人，从而精确定位行人。 最后，将估计值与实际标签之间的差评估为估计误差。 https://youtu.be/HPwk3gG7EyM

介绍了卡尔曼滤波器观测方程及其实现原理，包括状态方程和推导过程

C语言是实现卡拉曼滤波器，在keil中通过编译，在串口中输入测量数据，输出最后收敛值

卡尔曼滤波器原理以及代码实现.pdf