[哲学思想]即使我们对真相(真值)一无所知,我们任然可以通过研究事物规律,历史信息,当前观测而能尽可能靠近真相(真值). [线性预测模型]温度的变化是线性规律的,已知房间温度真值每小时上升1度左右(用协方差R来描述高斯白噪),但具体上升1度多少不得而知. [线性观测模型]人用温度计读取房间温度真值时有观测误差,总是读出高出0.3度左右(用协方差Q来描述高斯白噪),但具体高出0.3度多少不得而知. [输入]在t时,房间温度真值不知道,最优估值是25度. [估值的观测值]小明为了方便直接忽略了预测噪…

基本思想 以K-1时刻的最优估计Xk-1为准,预测K时刻的状态变量Xk/k-1,同时又对该状态进行观测,得到观测变量Zk,再在预测与观之间进行分析,或者说是以观测量对预测量进行修正,从而得到K时刻的最优状态估计Xk. 具体实例 设一个机器人有两个状态量,分别为位置P,速度V.在这里记为: 卡尔曼滤波假设两个变量(位置和速度,在这个例子中)都是随机的,并且服从高斯分布.每个变量都有一个均值μ,表示随机分布的中心(最可能的状态),以及方差 ,表示不确定性.其中,位置和速度之间可以是相关的也可以是不相…

= 参考/转自: 1 ---https://blog.csdn.net/u010720661/article/details/63253509 2----http://www.bzarg.com/p/how-a-kalman-filter-works-in-pictures/ 3----徐亦达  机器学习课程(优酷) 4 -----https://blog.csdn.net/u010480899/article/details/55656209 不知道为什么,之前学习卡尔曼滤波器,总感觉差了点什…

1. 卡尔曼滤波器介绍 卡尔曼滤波器的介绍, 见 Wiki 这篇文章主要是翻译了 Understanding the Basis of the Kalman Filter Via a Simple and Intuitive Derivation 感谢原作者. 如果叙述有误,欢迎指正! 2. 基本模型 2.1 系统模型 卡尔曼滤波模型假设k时刻的真实状态是从(k − 1)时刻的状态演化而来,符合下式: (1) Fk 是作用在 Xk−1 上的状态变换模型(/矩阵/矢量). Bk 是作用在控制器向量…

1. 卡尔曼滤波器介绍 卡尔曼滤波器的介绍, 见 Wiki 这篇文章主要是翻译了 Understanding the Basis of the Kalman Filter Via a Simple and Intuitive Derivation 感谢原作者. 如果叙述有误,欢迎指正! 2. 基本模型 2.1 系统模型 卡尔曼滤波模型假设k时刻的真实状态是从(k − 1)时刻的状态演化而来,符合下式: (1) Fk 是作用在 Xk−1 上的状态变换模型(/矩阵/矢量). Bk 是作用在控制器向量…

通俗理解vuex原理---通过vue例子类比   本文主要通过简单的理解来解释下vuex的基本流程,而这也是vuex难点之一. 首先我们先了解下vuex的作用vuex其实是集中的数据管理仓库,相当于数据库mongoDB,MySQL等,任何组件都可以存取仓库中的数据. vuex流程与vue类比 我们看一下一个简单的vue响应式的例子,vue中的data .methods.computed,可以实现响应式. 视图通过点击事件,触发methods中的increment方法,可以更改state中coun…

redis中有一种数据格式,hyperloglog,本文就此数据结构的作用.redis的实现及其背后的数学原理作一个整理.当然本文不包含任何数学公式,而是希望用直观的例子帮大家理解. 主要内容如下: 1.业务场景 2.使用效果 3.数学原理 4.redis的实现原理 1.业务场景 现在有这样一个业务场景,统计某个页面的uv.和pv不同,在统计uv的时候需要根据用户id进行去重,因此就很难用一个简单的累加计数器来累加pv.当用户量达到千万甚至更高级别的时候,去重所需要的额外存储空间将是巨大的.而h…

中心思想 现有: 已知上一刻状态,预测下一刻状态的方法,能得到一个"预测值".(当然这个估计值是有误差的) 某种测量方法,可以测量出系统状态的"测量值".(当然这个测量值也是有误差的) 我们如何去估计出系统此时真实的状态呢? 答案是需要结合"预测值"和"测量值".例如我们可以加权求和,但是这个权重要怎么定义,才能准确估计出真实状态呢?这个权重就是Kalman Filter解决的事情. 系统建模 预测方法 \[x_k=F_kx_…

Kalman滤波简介 Kalman滤波是一种线性滤波与预测方法,原文为:A New Approach to Linear Filtering and Prediction Problems.文章推导很复杂,看了一半就看不下去了,既然不能透彻理解其原理,但总可以通过实验来理解其具体的使用方法. Kalman滤波分为2个步骤,预测(predict)和校正(correct).预测是基于上一时刻状态估计当前时刻状态,而校正则是综合当前时刻的估计状态与观测状态,估计出最优的状态.预测与校正的过程如下: 预…

在学习卡尔曼滤波器之前,首先看看为什么叫“卡尔曼”.跟其他著名的理论(例如傅立叶变换,泰勒级数等等)一样,卡尔曼也是一个人的名字,而跟他们不同的是,他是个现代人! 卡 尔曼全名Rudolf Emil Kalman,匈牙利数学家,1930年出生于匈牙利首都布达佩斯.1953,1954年于麻省理工学院分别获得电机工程学士及硕士学位.1957年于哥 伦比亚大学获得博士学位.我们现在要学习的卡尔曼滤波器,正是源于他的博士论文和1960年发表的论文<A New Approach to Linear Fil…