卡尔曼滤波器【Kalman Filter For Dummies】
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As I mentioned earlier, it's nearly impossible to grasp the full meaning of Kalman Filter by starting from definitions and complicated equations (at least for us mere mortals). For most cases, the state matrices drop out and we obtain the below equation, which is much easier to start with. Remember, the k's on the subscript are states. Here we can treat it as discrete time intervals, such as k=1 means 1ms, k=2 means 2ms. Our purpose is to find , the estimate of the signal x. And we wish to find it for each consequent k's. Also here, is the measurement value. Keep in mind that, we are not perfectly sure of these values. Otherwise, we won't be needing to do all these. And is called "Kalman Gain" (which is the key point of all these), and is the estimate of the signal on the previous state. The only unknown component in this equation is the Kalman Gain . Because, we have the measurement values, and we already have the previous estimated signal. You should calculate this Kalman Gain for each consequent state. This is not easy of course, but we have all the tools to do it. On the other hand, let's assume to be 0.5, what do we get? It's a simple averaging! In other words, we should find smarter coefficients at each state. The bottom line is : Kalman filter finds the most optimum averaging factor for each consequent state. Also somehow remembers a little bit about the past states. Isn't this amazing? |
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Here's a simple step-by-step guide for a quick start to Kalman filtering. |
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Let's write the Time Update and Measurement Update equations.
Now, let's calculate the values for each iteration.
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