卡尔曼滤波器的特殊案例

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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 什么是卡尔曼滤波器？ 卡阿尔曼滤波器为每个结果状态找到最佳的平均因子。另外，以某种方式保存过去的状态。它针对每个时间范围对变量执行联合概率分布。该算法对每个步骤使用新的均值和新方差，以便计算结果的不确定性，并尝试为测量更新（传感/预测）和运动更新（运动）的每个时间范围提供准确的测量。该算法还使用其他误差和统计噪声来表示初始的不确定性。 卡尔曼滤波器的目的： • 将来自各种传感器（如LiDAR和Radar跟踪器）的数据输入转换为可用形式。计算和推断速度。 • 减少目标位置和速度的测量误差（噪声）。 • 使用先前的状态估计和新数据预测目标的未来状态。 • 简单，实用和可移植的算法。 • 估计一个连续状态和结果，卡尔曼滤波 ………………………………