卡尔曼滤波算法与应用 卡尔曼滤波的算法挺好用,尤其在线性、离散系统时,简直是神器。你如果做过信号或数据融合的工作,就会知道它有多重要。用它来估算状态,可以有效减小噪声对结果的影响,适合像传感器融合这类场景。需要注意的是,卡尔曼滤波计算的过程中,增益 K(t)其实和观测数据是没啥关系的,主要靠高斯分布的假设来推算条件概率。 C 0 次浏览 2025-06-07
卡尔曼滤波Python线性实现 普通卡尔曼滤波的实现代码,用起来还挺顺手的,逻辑清晰,变量命名也蛮直观的,适合刚入门或者想快速搭建 demo 的朋友。 基础线性的卡尔曼滤波实现,代码结构比较简洁,没有太多花里胡哨的封装。用的是常见的状态预测+观测更新这套流程,适合你在搞一些轨迹平滑、传感器融合之类的小项目时直接上手。 函数划分还算 bada 0 次浏览 2025-05-31
卡尔曼滤波技术应用指南 在实际应用中,平衡车的稳定性是至关重要的,而卡尔曼滤波技术能够有效提高平衡车的稳定性和精度。通过对传感器数据进行融合和滤波处理,可以更准确地获取车辆状态信息,从而实现更平稳的行驶和操作。此外,卡尔曼滤波技术还能够帮助平衡车更好地适应不同环境下的运行情况,提高整体的骑行体验。 C 23 次浏览 2024-05-27