卡尔曼滤波器处理“加速度计数据”,这个技术在陀螺仪中经常需要的，此文档详细讲述了该技术的原理，值得借鉴。

以匀速直线运动为例，设计了基于距离的目标跟踪算法，即状态量为X、Y轴的位置和速度，观测值为物体到观测站的距离，具体实现过程见代码

数据融合matlab代码advanced_kalman_filter 使用扩展卡尔曼滤波器的传感器融合（LIDAR / RADAR） 这是Udacity的自动驾驶汽车纳米学位的第2项/第1项。 目录和文件 src包含代码（在C ++中）。 main.cpp ：连接到模拟器的主要代码，从../data/obj_pose-laser-radar-synthetic-input.txt读取输入，执行ProcessMeasurement() （请参见下文），并计算和输出均方根误差（估计值（由卡尔曼滤波器计算得出）与地面真实性（数据文件中提供）的RMSE）。 该代码完全由Udacity提供。 FusionEKF.cpp / FusionEKF.h ：使用ProcessMeasurement()方法定义Fusion Extended Kalman Filter类，该类将kalman_filter类的实例，并调用Predict()和Update() / UpdateEKF()方法。 kalman_filter.cpp / kalman_filter.h ：定义FusionEKF::ProcessMe

matlab 均方误差的代码 Kalman filter estimation Email: autuanliu@163.com ！！！本库的所有文件，作者保留一切版权，在未经作者许可，请不要擅自使用或者发表！！！ Docs Notes: 所有的原始数据文件可以使用data目录下的matlab代码生成 本库包含四种自回归模型系数估计的算法 FROLS bi-KF FROKF（暂未发表，但可用, 引用请联系作者） bi-KF-SGD（暂未发表，但可用, 引用请联系作者） 主题 卡尔曼滤波器 自回归模型 系数估计 格兰杰因果 FROLS（Forward-Regression Orthogonal Least Square） FROKF（暂未发表，但可用, 引用请联系作者） SGD 编程语言 Matlab Python FROKF 系数估计 FROKF 效果示意 估计系数的均值比较 估计系数的方差比较 估计系数的误差比较 安装 pip install kalman-estimation 1 Theory 1.1 线性一维系统 1.1.1 系统表示 $$x_k=ax_{k-1}+bu_k+w_

matlab的egde源代码卡尔曼本地化 使用GPS / INS /罗盘的传感器融合通过错误状态卡尔曼滤波器进行MATLAB本地化。 MATLAB代码大量借鉴了Paul D. Groves的著作《 GNSS原理，惯性和多传感器集成导航系统》 ，该代码被标记为他的代码，并获得BSD许可。 请注意：我无法提供测试数据，因为它是使用通用汽车拥有的车辆收集的。 请参考初始化脚本中的注释以获取有关数据格式的说明，并且您应该能够修改自己的数据。 另外，这本书还附有CD-ROM，其中包含他的代码（可正常运行的过滤器）以及用于生成测试数据的系统。

在 Debian 笔记本电脑上为 Microstrain 3DM-GX4-45 和测量记录完成。 查看 Groves 的书（2013 年第 2 版）和 Madgwick 的工作。

（1）状态的一步预测方程： （2）均方误差的一步预测： （3）滤波增益方程（权重）： （4）滤波估计方程（K时刻的最优值）： （5）滤波均方误差更新矩阵（K时刻的最优均方误差）： 1 基于离散系统模型的卡尔曼滤波的基本公式 1.2 带有控制的离散型卡尔曼滤波基本方程 带有控制的离散型卡尔曼滤波基本方程 *

该文件包含用卡尔曼滤波器实现飞行器跟踪的MATLAB程序

基于MATLAB/Simulink的扩展卡尔曼滤波器EKF的锂电池SoC计算。

卡尔曼自定义应用matlab代码使用卡尔曼滤波器进行对象跟踪 使用卡尔曼滤波器算法跟踪和分析二维空间（视频）上的移动对象。 1. 简介 对象跟踪是一个复杂的领域，在过去的几十年中取得了显着的发展。 它是在大量实际应用中实现的计算机视觉的一个分支，例如监视、机器人导航、人机交互等。它的主要目标是自动化任何给定的操作，并通过取代工作人员来减少人力用计算机处理和分析数字图像或视频以收集（或使用“收集”）所需的信息。 该项目的目的是通过使用 MATLAB 实现卡尔曼滤波器算法逻辑，逐帧定位、跟踪和分析视频上显示的对象。 分析过程是指通过算法中某些参数（例如噪声）的变化来减少评估结果的误差，以实现算法对实际值的更好跟踪。 1.1 卡尔曼滤波器 卡尔曼滤波是一种经典的状态估计技术，广泛应用于各种应用领域，如信号处理和车辆自主控制。 [1] 该算法使用系统先前时间间隔的测量变量来预测未确定变量的估计值。 与具有复杂结构和计算的其他过滤算法相比，该算法简单且计算成本低。 在视频或 2D 空间中跟踪对象位置需要确定位置坐标（在我们的案例中，x 和 y 为二维）。 因此，状态可以表示为 其中 x 和 y