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卡尔曼滤波器的工作 卡尔曼过滤为我们提供了一种数学方法，这种方法依据物体的初始位置和相关变量来推断物体之后的运动速度和状态。因此，在这里，我们将创建一个一维卡尔曼滤波器，设置初始位置，结合物体运动的不确定性，来...

根据目标的运动信息获取目标的运动状态，根据运动状态的改变切换卡尔曼滤波运动模型，运动状态至少包括减速直行、匀速直行、加速直行、减速变道、匀速变道和加速变道；将目标的运动信息代入根据运动状态改变切换的不同的卡尔曼...

《汽车工程》2023年第9期发表了重庆大学高端装备机械传动全国重点实验室研究成果“考虑迟滞特性的卡尔曼滤波和门控循环单元神经网络的锂离子电池SOC联合估计”一文。为有效地运行和管理动力电池，并准确获得开路电压(OCV)与荷...

卡尔曼滤波本质上是一个数据融合算法，将具有同样测量目的、来自不同传感器、(可能)具有不同单位(unit)的数据融合在一起，得到一个更精确的目的测量值。卡尔曼滤波的局限性在于其只能拟合线性高斯系统。但其最大的优点在于计算...

卡尔曼滤波 自从1960被Kalman发明并应用到阿波罗登月计划之后一直经久不衰，直到现在也被机器人、自动驾驶、飞行控制等领域应用。基础卡尔曼滤波只能对线性系统建模；扩展卡尔曼滤波对非线性方程做线性近似以便将卡尔曼滤波...

将这三个因子运用 OLS 建模得出相应参数矩阵代入卡尔曼滤波，对当前价格进行过滤。在进场判断时，抛弃了原本单一的数值对比进场方式，对当前波动状态进行数学化描述，利用过滤后的价格和当前价格差值的波动率和价格本身的波动...

我不得不说说卡尔曼滤波，因为它能做到的事情简直让人惊叹!意外的是很少有软件工程师和科学家对对它有所了解，这让我感到沮丧，因为卡尔曼滤波是一个如此强大的工具，能够在不确定性中融合信息，与此同时，它提取精确信息的...

在RIAS期间，卡尔曼做出了他一生中最著名的贡献，也就是所谓的“卡尔曼滤波”。1958年底到1959年初期间，他在离散时间（采样数据）问题方面取得了一些成果，并将早期的基础工作应用在维纳滤波、Kolmogorov、伯德、香农、...

Kalman于1960年提出了卡尔曼滤波，采用由状态方程和观测方程组成的线性随机系统的状态空间模型来描述滤波器，并利用状态方程的递推性，按线性无偏最小均方误差估计准则，用递推算法对该滤波器的状态变量作最佳估计，从而求得滤...

13 PID、卡尔曼滤波数据融合 14 自动驾驶技术 15 角动量平衡 16 Unity 3D 看完有没有觉得很厉害？对科技产品有了解的朋友或许会知道，许多自动化、智能化的设计通常需要一个研发团队才能完成，但稚辉君一个人就搞定了。难怪有...