卡尔曼滤波——最优状态估计 知识总结(一)

根据b站can老师的课程进行的思维导图的梳理;
https://www.bilibili.com/video/BV1dV411B7ME/?spm_id_from=333.788
1.递归算法:最优化递归数字处理算法
2.数学基础:数据融合;协方差矩阵;观测器;
3.卡尔曼增益超详细数学推导
4.误差协方差矩阵;卡尔曼完整的五个公式

5扩展卡尔曼滤波ekf:非线性系统;卡尔曼中线性表达;
所以需要对其线性化
根本:线性化一个系统,需要找到一个点x0,在其附近进行线性化
在这里插入图片描述

对于这几讲课程的更详细总结可参考有其他朋友做的笔记:
https://blog.csdn.net/py431382/article/details/109854357

猜你喜欢

转载自blog.csdn.net/tangpingping__/article/details/123471977