卡尔曼滤波器

滤波器，我们在日常生活、工作中都经常用到，但不知道大家对“卡尔曼滤波器”是否知道呢？本文收集整理了一些资料，希望本文能对各位读者有比较大的参考价值。

卡尔曼滤波器

卡尔曼滤波器是一个“optimal recursive data processing algorithm（最优化自回归数据处理算法）”。广泛应用已经超过30年，包括机器人导航，控制，传感器数据融合甚至在军事方面的雷达系统以及导弹追踪等等。近年来更被应用于计算机图像处理，例如头脸识别，图像分割，图像边缘检测等等。

卡尔曼滤波器是一种由卡尔曼（Kalman）提出的用于时变线性系统的递归滤波器。这个系统可用包含正交状态变量的微分方程模型来描述，这种滤波器是将过去的测量估计误差合并到新的测量误差中来估计将来的误差。

目前,卡尔曼滤波已经有很多不同的实现.卡尔曼最初提出的形式现在一般称为简单卡尔曼滤波器。除此以外，还有施密特扩展滤波器、信息滤波器以及很多Bierman, Thornton 开发的平方根滤波器的变种。也许最常见的卡尔曼滤波器是锁相环，它在收音机、计算机和几乎任何视频或通讯设备中广泛存在。

为了可以更加容易的理解卡尔曼滤波器，这里会应用形象的描述方法来讲解，而不是像大多数参考书那样罗列一大堆的数学公式和数学符号。但是，他的5条公式是其核心内容。结合现代的计算机，其实卡尔曼的程序相当的简单，只要你理解了他的那5条公式。

卡尔曼滤波器

综上所述，本文已为讲解卡尔曼滤波器，卡尔曼滤波器是一个“optimal recursive data processing algorithm（最优化自回归数据处理算法）”。相信大家对卡尔曼滤波器的认识越来越深入，希望本文能对各位读者有比较大的参考价值。

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