本系列文章，参考如下资料：

我真正理解卡尔曼滤波是看这篇文章，建议直接看原文：
1http://www.bzarg.com/p/how-a-kalman-filter-works-in-pictures/
对上文的翻译：

3.优达学城无人驾驶纳米课程

4.《概率机器人》Sebastian Trun, Wofram Burgard, Dieter Fox，机械工业出版社

5.《无人驾驶原理与实践》申泽邦雍宾宾周庆国李良李冠憬机械工业出版社

1.数学背景知识

1.1 什么是高斯分布

高斯分布(Gaussian distribution):
也叫正态分布(Normal distribution)，是一个在自然和社会科学中，非常广泛存在的一个连续概率分布。

概率密度函数为：
$f(x) = \frac{1} {\sigma\sqrt{(2\pi)}} e^{-\frac{(x-\mu)^2}{2\sigma^2}}$

如果把这个空间称为x，那么高斯函数的性质可以用两个参数来反映，一个时均值 $\mu$ ,一个是宽度 $\sigma^2$

1D高斯分布图

1.2 高斯分布性质

$\sigma^2$ 反映曲线宽度， $\sigma^2$ 越大，曲线越宽，概率分布越分散，确定性越低，反之确定性越高。如下图所示
在这里插入图片描述

1.3 高斯分布计算

假设 $\mu$ =10, $\sigma^2$ =4, 求x的概率？

from math import *
def gaussian(mu,sigma2,x):
    return 1.0/sqrt(2.*pi*sigma2)*exp(-.5*(x-mu)**2/sigma2)

print(gaussian(10.,4.,8.))
print(gaussian(10.,4.,10.))
print(gaussian(10.,4.,12.))

在这里插入图片描述
注：当x= $\mu$ 时，取得最大值；

在 Python 中计算曲线下方面积:

from scipy.stats import norm

def gaussian_probability(mean, stdev, x_low, x_high):
    return norm(loc = mean, scale = stdev).cdf(x_high) - norm(loc = mean, scale = stdev).cdf(x_low)

1.4 高斯分布乘法

假设有如下场景，黑色曲线为一个车辆在一个维度上的初始概率分布(先验概率)，蓝色曲线为当前场景一次测量的概率分布(条件概率)
在这里插入图片描述
那么要计算当前车辆最佳估计，根据贝叶斯定理，后验概率=先验概率*条件概率

具体计算方法如下：

p(x): 先验概率
p(z|x): 测量更新
p(x|z): 后验概率
注：方差项不受均值影响，只使用之前的方差，得到一个更陡峭的方差；
代码实现：

# Write a program to update your mean and variance
# when given the mean and variance of your belief
# and the mean and variance of your measurement.
# This program will update the parameters of your
# belief function.

def update(mean1, var1, mean2, var2):
    new_mean = (mean1*var2+mean2*var1)/(var1+var2)
    new_var =1./(1./var1+1./var2)
    return [new_mean, new_var]

例如： $\mu_1$ =10, $\sigma_1^2$ =4; $\mu_2$ =12, $\sigma_2^2$ =4;
在这里插入图片描述
gaussie乘法
一个有点违反直觉的例子，假设有两个方差相同，均值不同的分布如下图，相乘结果如何：

结果是下图红色曲线表征的分布：

1.5 高斯分布加法

假设如下场景，一个车辆如下图蓝色曲线表征初始分布，然后移动u(移动量本身有误差，服从高斯分布)，预计移动后分布时怎样？
在这里插入图片描述
计算方法：

代码实现：

def predict(mean1, var1, mean2, var2):
    new_mean = mean1 + mean2
    new_var = var1 + var2
    return [new_mean, new_var]

1.6多维高斯分布

实际应用中，需要观测的变量往往不只一个，设计多个维度，写成矩阵形式如下：
在这里插入图片描述
观测变量有D个组成一个D维向量, 不确定性用一个协方差矩阵表示

2. 卡尔曼滤波

2.1 什么是卡尔曼滤波

在物体跟踪、预测类的应用中，通常需要对目标状态进行状态估计预测。

因为在实际场景中通常需要持续观测、预测目标的运动和发展情况，以对当前状态采取更合适的决策。
而实际的传感器测量，由于测量的误差和噪声存在，测量值不完全可信。这时候，就可以采用概率学和统计学的方法来分析统计和估计状态量。

卡尔曼滤波就是这样一种结合预测（先验分布）和测量更新(似然估计)的状态估计算法。

kalman filter
卡尔曼滤波总是包含两个大的部分，即测量更新和预测更新，下面通过实际案例来解释其原理；

2.2 一维卡尔曼滤波应用场景

假设有一辆汽车沿直线行驶，测量位置值有些许误差和干扰，应用卡尔曼滤波来提高定位的准确度。

step0 初始值: 假设汽车初始位置为（ $\mu_0$ ， $\sigma_0^2$ ）, 其概率分布为
$gaussian_0=gaussian(\mu_0,\sigma_0^2,x)$
在这里插入图片描述

step1 测量更新: 测量更新传感器测得汽车位置数据为（ $\mu_1$ ， $\sigma_1^2$ ），即测量概率分布为
$gaussian_1=gaussian(\mu_1,\sigma_1^2,x)$
在这里插入图片描述

根据贝叶斯定律，测量后估计值修正为
$g\_update = gaussian_0*gaussian_1$
在这里插入图片描述

按1.4高斯乘法实现如下

def update(mean1, var1, mean2, var2):
    new_mean = (mean1*var2+mean2*var1)/(var1+var2)
    new_var =1./(1./var1+1./var2)
    return [new_mean, new_var]

step2 预测更新：根据1.5高斯分布加法原理，实现如下

def predict(mean1, var1, mean2, var2):
    new_mean = mean1 + mean2
    new_var = var1 + var2
    return [new_mean, new_var]

在实际持续运动过程中，会对step1/step2循环执行；一个具体案例实现如下：

measurements = [5., 6., 7., 9., 10.] #测量值
motion = [1., 1., 2., 1., 1.] #运动变化量
measurement_sig = 4.  #测量高斯噪声
motion_sig = 2.       #运动过程噪声
mu = 0.              
sig = 10000.           #车辆初始位置，sig=10000表示不确定性很高

# Write a program that will iteratively update and
# predict based on the location measurements 
# and inferred motions shown below. 
def update(mean1, var1, mean2, var2):
    new_mean = float(var2 * mean1 + var1 * mean2) / (var1 + var2)
    new_var = 1./(1./var1 + 1./var2)
    return [new_mean, new_var]

def predict(mean1, var1, mean2, var2):
    new_mean = mean1 + mean2
    new_var = var1 + var2
    return [new_mean, new_var]
# Insert code here
for i in range(len(measurements)):
    mu,sig = update(mu,sig,measurements[i],measurement_sig) #测量更新，降低不确定性
    print("update:", [mu, sig])
    mu,sig = predict(mu,sig,motion[i],motion_sig)   #预测更新，增大不确定性
    print("predict:", [mu, sig])

print(mu, sig)

执行结果：
卡尔曼
由上可知：每次执行update函数，不确定性降低；而执行完predict不确定性增大；

ps:
在任何含有不确定性信息的动态系统中，使用卡尔曼滤波，可以对下一步的趋势走向作出有根据的预测，即使总是伴随各种测量干扰和误差，卡尔曼滤波能指示出最接近真实发生的情况。

在连续变化的系统中，使用卡尔曼滤波效果非常理想，且它占用内存小(只保存前一个测量时刻的状态量，不需要保留其他历史数据)，计算速度快，适合运用于解决实时问题和嵌入式系统。

2.3 多维卡尔曼滤波

1 多元高斯分布数学知识

协方差定义了分布的集中程度，如图，二维高斯分布图，分别表示三种不同相关性，沦落线某个分量上的范围，表示该向量的不确定性大小；

在这里插入图片描述

如果轮廓线是斜的，说明表示两个维度的不确定性是相关的；

2.卡尔曼滤波器可以估算隐藏变量

在这里插入图片描述
进行估算高维度空间时，当观测向量中有某些分量不容易测量时，可以根据其他测量值估算出来，这是卡尔曼滤波器在人工智能和控制理论方面，成为如此流行算法的原因之一。

下面实例解析其原理在这里插入图片描述
如图示，假设需要观测两个分量分别为位置和速度，但是传感器只能测量位置一个分量。
a.初始值，时刻t=1时观测到无人车位于1处，速度未知，所以此时二维高斯分布如图蓝色轮廓线所示；
b.当速度为0时，下一时刻位置依然为1；
当速度为1时，下一时刻位置为2,；
当速度为2时，下一时刻位置为3；

以此类推描绘出下一个时刻所有可能的分布，如上图红色轮廓线部分；

该分布单独投影到位置分量，得不到任何有效信息，单独投影到速度分量亦得不出有效信息，但是其反映了位置和速度的关联关系;

即当测量其中某一个值时（比如测量到位置为2时），由于速度未知，其分布如上图黄色部分描绘；

根据贝叶斯定理，可以得到该时刻的位置，速度二维高斯分布如上图黑色部分轮廓描绘；即可以估算出速度值；

3.完整卡尔曼滤波实现

卡尔曼滤波是一个递推算法，主要包括五个步骤：
在这里插入图片描述

step1:状态预测

$x_k^{'}=ax_{k-1}^{'} + w_k$

a: 过程模型(Process Model), 常见为物理模型；
$w_k$ :过程噪声(Process Noise)，为简化计算，暂时忽略;
$x_{k-1}^{'}$ :k-1时刻观测向量值;

step2:计算预测误差

$p_k^{'} = ap_ka^T$

step3:计算卡尔曼增益

$K_k = p_k^{'}/(p_k^{'}+r)$

$K_k$ : 表示卡尔曼增益
$p_k^{'}$ :k时刻预测误差
r: 测量噪声,通常满足高斯分布(r, $\sigma$ ), r可以通过测量，或者直接从传感器厂商获得；

step4:计算最优估计值

$\hat{X_k} = x_k^{'} + K_k(z_k-x_k^{'})$

$\hat{X_k}$ : k时刻最优估计；
$x_k^{'}: 过程模型计算的k时刻预测值；$
$z_k$ : k时刻测量值；

上式可改写成

$\hat{X_k} =(1-K_k) x_k^{'} + K_kz_k$

从这个公式可以看出，卡尔曼增益实际上就是一个权重，考虑极端情况
当 $K_k=0$ , $\hat{X_k} =x_k^{'}$ : 表示当前测量极不可信，直接用预测值当作最优估算值；
当 $K_k=1$ , $\hat{X_k} =z_k^{'}$ : 表示当前测量极其可信，直接用测量值当作最优估算值；
当 $K_k$ 介于0～1之间，表示预测值和测量值都有可信度, 根据 $K_k$ 所示权重取值；

step5:计算最优估计误差

$p_k = (1-K_k)p_k^{'}$

$p_k$ :k时刻最优估算值误差

注：该处 $p_k$ 用于下一个递推循环的预测更新；

用向量形式表示，对应公式如下图
卡尔曼滤波公式
注：公式不需要记忆，用时查询即可，重点是确定相关参数；

4.一个实例代码实现：

############################################
### use the code below to test your filter!
############################################

measurements = [1, 2, 3] #只能测量位置信号

#初始位置，速度值均为值，不确定性很高
x = matrix([[0.], [0.]]) # initial state (location and velocity)
P = matrix([[1000., 0.], [0., 1000.]]) # initial uncertainty

u = matrix([[0.], [0.]]) # external motion #
F = matrix([[1., 1.], [0, 1.]]) # next state function 状态转换函数
H = matrix([[1., 0.]]) # measurement function 只能测量位置
R = matrix([[1.]]) # measurement uncertainty 传感器噪声
I = matrix([[1., 0.], [0., 1.]]) # identity matrix

以上为相关参数及测量值，运用卡尔曼滤波求位置和速度的最佳估计

########################################

# Implement the filter function below

def kalman_filter(x, P):
    for n in range(len(measurements)):
        # measurement update
        Z = matrix([[measurements[n]]])
        print("z======================================")
        print(Z)
        y = Z - (H*x)
        S = H*P*H.transpose() + R
        K = P*H.transpose()*S.inverse()
        x = x+(K*y)
        P = (I-K*H)*P

        
        # prediction
        x = F*x + u
        P = F*P*F.transpose()
        print("x= ")
        x.show()
        print("p= ")
        P.show()
        print()
        
    return x,P

执行结果如下

print(kalman_filter(x, P))

在这里插入图片描述
由结果知，估算出位置，速度分别为3.99, 0.99，实现过程用到的矩阵类如下：

# Write a function 'kalman_filter' that implements a multi-
# dimensional Kalman Filter for the example given

from math import *
class matrix:
    # implements basic operations of a matrix class
    
    def __init__(self, value):
        self.value = value
        self.dimx = len(value)
        self.dimy = len(value[0])
        if value == [[]]:
            self.dimx = 0
    
    def zero(self, dimx, dimy):
        # check if valid dimensions
        if dimx < 1 or dimy < 1:
            raise ValueError("Invalid size of matrix")
        else:
            self.dimx = dimx
            self.dimy = dimy
            self.value = [[0 for row in range(dimy)] for col in range(dimx)]
    
    def identity(self, dim):
        # check if valid dimension
        if dim < 1:
            raise ValueError("Invalid size of matrix")
        else:
            self.dimx = dim
            self.dimy = dim
            self.value = [[0 for row in range(dim)] for col in range(dim)]
            for i in range(dim):
                self.value[i][i] = 1
    
    def show(self):
        for i in range(self.dimx):
            print(self.value[i])
        print(' ')
    
    def __add__(self, other):
        # check if correct dimensions
        if self.dimx != other.dimx or self.dimy != other.dimy:
            raise ValueError("Matrices must be of equal dimensions to add")
        else:
            # add if correct dimensions
            res = matrix([[]])
            res.zero(self.dimx, self.dimy)
            for i in range(self.dimx):
                for j in range(self.dimy):
                    res.value[i][j] = self.value[i][j] + other.value[i][j]
            return res
    
    def __sub__(self, other):
        # check if correct dimensions
        if self.dimx != other.dimx or self.dimy != other.dimy:
            raise ValueError("Matrices must be of equal dimensions to subtract")
        else:
            # subtract if correct dimensions
            res = matrix([[]])
            res.zero(self.dimx, self.dimy)
            for i in range(self.dimx):
                for j in range(self.dimy):
                    res.value[i][j] = self.value[i][j] - other.value[i][j]
            return res
    
    def __mul__(self, other):
        # check if correct dimensions
        if self.dimy != other.dimx:
            raise ValueError("Matrices must be m*n and n*p to multiply")
        else:
            # multiply if correct dimensions
            res = matrix([[]])
            res.zero(self.dimx, other.dimy)
            for i in range(self.dimx):
                for j in range(other.dimy):
                    for k in range(self.dimy):
                        res.value[i][j] += self.value[i][k] * other.value[k][j]
            return res
    
    def transpose(self):
        # compute transpose
        res = matrix([[]])
        res.zero(self.dimy, self.dimx)
        for i in range(self.dimx):
            for j in range(self.dimy):
                res.value[j][i] = self.value[i][j]
        return res
    
    # Thanks to Ernesto P. Adorio for use of Cholesky and CholeskyInverse functions
    
    def Cholesky(self, ztol=1.0e-5):
        # Computes the upper triangular Cholesky factorization of
        # a positive definite matrix.
        res = matrix([[]])
        res.zero(self.dimx, self.dimx)
        
        for i in range(self.dimx):
            S = sum([(res.value[k][i])**2 for k in range(i)])
            d = self.value[i][i] - S
            if abs(d) < ztol:
                res.value[i][i] = 0.0
            else:
                if d < 0.0:
                    raise ValueError("Matrix not positive-definite")
                res.value[i][i] = sqrt(d)
            for j in range(i+1, self.dimx):
                S = sum([res.value[k][i] * res.value[k][j] for k in range(self.dimx)])
                if abs(S) < ztol:
                    S = 0.0
                try:
                   res.value[i][j] = (self.value[i][j] - S)/res.value[i][i]
                except:
                   raise ValueError("Zero diagonal")
        return res
    
    def CholeskyInverse(self):
        # Computes inverse of matrix given its Cholesky upper Triangular
        # decomposition of matrix.
        res = matrix([[]])
        res.zero(self.dimx, self.dimx)
        
        # Backward step for inverse.
        for j in reversed(range(self.dimx)):
            tjj = self.value[j][j]
            S = sum([self.value[j][k]*res.value[j][k] for k in range(j+1, self.dimx)])
            res.value[j][j] = 1.0/tjj**2 - S/tjj
            for i in reversed(range(j)):
                res.value[j][i] = res.value[i][j] = -sum([self.value[i][k]*res.value[k][j] for k in range(i+1, self.dimx)])/self.value[i][i]
        return res
    
    def inverse(self):
        aux = self.Cholesky()
        res = aux.CholeskyInverse()
        return res
    
    def __repr__(self):
        return repr(self.value)

2.4.卡尔曼滤波算法为什么叫滤波算法？

以一维卡尔曼滤波为例，如果单纯的相信测量的信号，那么这个信号时包含噪声，很毛糙的，当运行卡尔曼滤波算法做估计时，估计的信号会很光滑，看起来似乎滤掉了噪声的影响，所以称之为卡尔曼滤波算法。

2.5 卡尔曼滤波优缺点

优点：在线性问题中被证明是最优估计。计算量小，占用内存小。
缺点：只能处理连续过程，线性系统。需人为给定系统模型，当系统模型不精确时,滤波效果会有所下降，但可以通过增加采样频率解决此问题。

建议应用场合：输入信号相对平稳或已知被测系统运动学模型，同时要求运算量极小的场合。

科学边界

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无人驾驶1：卡尔曼滤波原理及实现(以无人车观测为实例)