Kalman滤波通俗理解和实际应用

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点击上方 “ 小白学视觉 ”，选择加" 星标 "或“ 置顶 ” 重磅干货，第一时间送达 0 1 Kalman用于解决什么的问题 卡尔曼 滤波是一种利用 线性系统 状态方程，通过系统输入输出观测数据，对 系统状态 进行最优估计的算法。由于观测数据中包括系统中的噪声和干扰的影响，所以最优估计也可看作是 滤波 过程。 人话就是：线性数学模型算出预测值+传感测量值=更准确的测量值。 0 2 先来看一下姿态估计问题 0 3 看几个例子 （1）例题1 （2）例题2——运动模型，写出匀加速运动的状态转移方程 第一步，根据基本的物理运动方程，写出状态方程 第二步，写出观测方程模型 我开始也不明白这个观测方程是啥意思，实际上这是模拟传感器的测量值，S代表位移，V代表误差。这里代表目标测量量为位移。                                            第三 ………………………………