kalman_filter 概述 kalman_filter ROS软件包为几种类型的卡尔曼滤波器提供了C ++库，可用于状态估计： 卡尔曼滤波器（KF）：用于具有加性噪声的线性系统 无味卡尔曼滤波器（UKF）：用于带有加性噪声的非线性系统 无味卡尔曼滤波器-增强（UKFA）：用于具有非加性噪声的非线性系统 这些库需要用户付出最少的精力来实施。用户使用过滤器必须采取的唯一步骤是： 提供状态转换和观察模型 设置过程协方差（Q）和观察协方差（R） 将观察结果传递到过滤器中 过滤器将在内部处理所有其他计算/算法。 该库的主要功能包括： 极其容易实现和使用 很高的存储/计算效率 优雅地处理具有不同数据速率的观察者（例如5Hz GPS和200Hz IMU） 有关如何使用软件包中的各种过滤器的信息，请参见软件包。 目录 ：从源代码安装软件包的说明。 ：有关使用各种过滤器的说明，包括常见提示。 1：安

介绍卡尔曼滤波及相应变种的计算方式.rar

无迹卡尔曼滤波（UKF）是重要的非线性滤波方法。 无迹卡尔曼滤波方法是通过一组代表着均值和方差分布的采样点来对非线性系统进行非线性计算，在不对非线性方程线性近似的条件下，达到线性卡尔曼滤波器的滤波性能。

机器学习-线性动态系统-卡尔曼滤波.pdf

【卡尔曼滤波】基于EKF、UPF、PF、EPF、UPF多种卡尔曼滤波实现航迹滤波跟踪matlab源码.zip

基于卡尔曼滤波的目标跟踪matlab经典程序——快速入门 基于卡尔曼滤波的目标跟踪经典matlab程序源代码，用于2维目标的跟踪，是初学者学习卡尔曼滤波的好教程。深入浅出，易于理解。

行人跟踪使用LiDAR传感器 客观的 利用来自LIDAR测量的传感器数据进行卡尔曼滤波器的行人跟踪。 状态预测 x'= Fx +ν方程为我们进行了这些预测计算。 过程噪声是指预测步骤中的不确定性。 我们假设物体以恒定的速度行进，但实际上，物体可能会加速或减速。 ν〜N（0，Q）符号将过程噪声定义为均值为零且协方差为Q的高斯分布。 当我们在一秒钟后预测位置时，不确定性就会增加。 P'= FPFT + Q表示不确定性的增加。 因为我们的状态向量仅跟踪位置和速度，所以我们将加速度建模为随机噪声。 Q矩阵包含时间Δt，以说明随着时间的流逝，我们对位置和速度的不确定性越来越大。 因此，随着Δt的增加，我们向状态协方差矩阵P添加更多不确定性。 结合先前推导的2D位置和2D速度方程式，我们得到： 由于加速度是未知的，因此我们可以将其添加到噪声分量中，并且该随机噪声将被解析地表示为上面得出的方程

用于微机械捷联式航姿系统的四元素算法卡尔曼滤波器_英文_定义.pdf

针对全钒液流电池的荷电状态(SOC)估计精度低、估计成本较高等问题,提出一种基于递推最小二乘算法(RLS)与扩展卡尔曼滤波算法(EKF)相结合的估计方法.该方法通过RLS算法辨识所建立的钒电池数学模型参数,通过EKF算法估计钒电池的SOC,将二者结合实现电池参数发生变化时准确估计钒电池的SOC.以5kW/ 30kWh的钒电池为对象,应用所提出的算法实现钒电池的SOC估计.结果表明,该算法可以准确估计钒电池的SOC,且可节省额外增加单片检测电池测量SOC的费用.

网上找到的最好的kalman滤波方法，包括1D和2D，带例子。 网上找到的最好的kalman滤波方法，包括1D和2D，带例子。