卡尔曼滤波在卫星导航中的应用研究文档资料，对卡尔曼算法的应用，共享学习一下。

以摄像机获取的交通场景视频作为研究对象,以提取场景内的车辆速度为目的,对所涉及的多目标跟踪、速度测算等关键问题进行了深入研究,并在其基础上实现了一个车辆超速视频监控系统。实验结果证明,系统可靠性高、对环境变化适应性强,具有很好的应用前景。

一个很经典的卡尔曼滤波算法的MATLAB实现，有预测，有平滑

Premiere Pro 2021视频编辑实例源程序代码

3、卡尔曼滤波一步递推法模型

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MATLAB使用欧拉Euler法求解微分方程组 源程序代码

卡尔曼滤波轨迹预测代码

在移动机器人导航方面，卡尔曼滤波是最常用的状态估计方法。直观上来讲，卡尔曼滤波器在这里起了数据融合的作用，只需要输入当前的测量值（多个传感器数据）和上一个周期的估计值就能估计当前的状态，这个估计出来的当前状态综合考量了传感器数据（即所谓的观察值、测量值）和上一状态的数据，为当前最优估计，可以认为这个估计出来的值是最可靠的值。由于我们在SLAM中主要用它做位置估计，所以前面所谓的估计值就是估计位置坐标了，而输入的传感器数据包括码盘推算的位置、陀螺仪的角速度等（当然可以有多个陀螺仪和码盘），最后输出的最优估计用来作为机器人的当前位置被导航算法以外的其他程序所调用。

根据 NovAtel OEM6 接收机接收的星历参数，计算在轨卫星位置；联 合实测的卫星伪距数据，用 C 语言建立解算模型，分别用最小二乘法以及卡尔曼 滤波求解用户位置。结果表明，这两种方法算出的定位精度不高。为了提高精度， 本文将容积卡尔曼滤波算法引入用户位置求解流程。结果证明，用 C 语言建立的 容积卡尔曼滤波解算模型，能够提供比最小二乘法和卡尔曼滤波更高的定位精度。