卡尔曼(Kalman) 第29页

IMU相关资料（github上所有有用的开源项目整理）

擦擦擦大侠·2020-08-15 20:00

IMU标定+数据融合(一次解决所有困惑内容)

一般采用时间序列分析法对零点偏移的数据进行误差建模分析，当然也可以用卡尔曼滤波算法减小随机噪声的影响。下面会从系统误差、随机误差两个部分去分析IM

擦擦擦大侠·2020-08-15 20:29

卡尔曼滤波器原理及实现

转载:https://www.cnblogs.com/zhoug2020/p/8445135.html想象你在黄昏时分看着一仅仅小鸟飞行穿过浓密的丛林。你仅仅能隐隐约约、断断续续地瞥见小鸟运动的闪现。你试图努力地猜測小鸟在哪里以及下一时刻它会出如今哪里，才不至于失去它的行踪。或者再想象你是二战中的一名雷达操作员，正在跟踪一个微弱的游移目标。这个目标每隔10秒钟在屏幕上闪烁一次。或者回到更远的从前。

松鼠松鼠松鼠·2020-08-15 16:04

SINS/GNSS组合导航：组合导航设计（卡尔曼滤波）

SINS/GNSS组合导航将SINS输出信息与GNSS信息进行组合，状态量为卡尔曼滤波原理参照卡尔曼滤波（KF）与扩展卡尔曼滤波（EKF）讲解与推导，核心就是五个递推方程迭代递推出系统状态变量，SINS

共和国之辉·2020-08-15 10:46

OpenCV VideoStablisation 在线版

OpenCVVideoStablisation在线版源码//Anhighlightedblock/*ThanksNghiaHoforhisexcellentcode.And,Imodifiedthesmoothstepusingasimplekalmanfilter.So

shijiegong123·2020-08-15 07:42

基于图像的无人机追踪1 - 卡尔曼估计、基于势场导数的追踪控制算法、airsim仿真

文章目录1.简介2.airsim平台的搭建3.分割图的读取3.1相机与图片类型3.2imgapi拍摄图片4.使用分割图初步估计目标的距离和方位，反推出坐标4.1距离估计4.2方位估计4.3反推坐标5.线性卡尔曼状态估计

ningzian·2020-08-14 18:34

Arduino Uno 连接JY-61陀螺仪模块串口读取数据

最近偶然得到一块JY-61的陀螺仪模块，其功能是，直接输出MPU6050经卡尔曼滤波等算法得出的角度，角加速度数据省下很多功夫，但我对其算法更感兴趣自己焊接的底板，手艺还有待提升本示例演示的是串口方式读取数据

ling3ye·2020-08-14 17:10

陀螺仪的理解(MPU6050)

起始，陀螺仪的参数理解和应用自从看到四轴飞行器就一直想自己做一个，于是参考和查看各种资料，其中姿态解算应该是其中很重要一部分，其中涉及到四元数和各种算法（如数据融合：梯度下降，卡尔曼滤波，互补滤波等等）

hujiafucc·2020-08-14 17:19

Arduino - MPU6050陀螺仪三轴加速度倾角传感器传感器

参考文章：姿态角（Euler角）：yawpitchrollArduinouno+mpu6050陀螺仪运用卡尔曼滤波姿态解算实验MPU6050传感器数据处理Micro:bit系列教程6：加速度传感器MPU6050

Naiva·2020-08-14 16:02

项目应用中的卡尔曼滤波

接触卡尔曼滤波的渊源最近因为项目需要，需要对经某种途径获取到的数据进行处理，数据大概就是从某种传感器那里来的，现在假定这个数据是某个网络的阻抗。

缱绻的西格玛·2020-08-14 16:32

C语言实现卡尔曼滤波（转）

1.首先，kalman是一个数字滤波器。我们将叠加了噪声的模拟信号输入到滤波器中，滤波器给出一个响应。这个响应就是输入信号去掉噪声之后的真值。

超级歪·2020-08-14 02:58

无迹卡尔曼滤波-2

对于上一篇中的问题：X∼N(µ,σ^2),Y=sin(X)要求随机变量Y的期望和方差。还有一种思路是对X进行采样，比如取500个采样点(这些采样点可以称为sigma点)，然后求取这些采样点的期望和方差。当采样值足够大时,结果与理论值接近。这种思路的问题显而易见，当随机变量维数增大时采样点的数量会急剧增加，比如一维需要500个采样点，二维就需要500^=250,000个采样点，三维情况下需要500^

weixin_34007879·2020-08-13 21:48

DeepSort 解读

2核心思想算法的核心思想还是用一个传统的单假设追踪方法，方法使用了递归的卡尔曼滤波和逐帧的数据关联。2.1轨迹处理和状态估计该部分的思路和sort很接近。运动状态估计：

tudou880306·2020-08-13 19:28

无迹卡尔曼滤波（UKF）超详细解释

前言：本文运用了大量python语言，读不懂没关系，重点在于理解UKF的思想，如何利用概率分布逼近非线性（通过仿真例子理解）。通过对比KF与UKF更容易理解。1.UKF非线性可以表现在两个方面：量测模型与过程模型量测：一个雷达，量测对于目标的倾斜长度，取平方根来计算x，y的坐标。雷达通过发射一束无线电波并通过扫描回波工作。任何物体都会在这束路径上返回一些信息给雷达。通过对于返回雷达所需时间的计算可

咸鱼.m·2020-08-13 17:28

globk命令帮助信息

配套的平差程序：globk的使用帮助信息，如下：[zhao@zhaoZhongHai~]$globk++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++GLOBALKALMANFILTERVer5.33

zzh_my·2020-08-12 18:49

kf 和 ekf 和 ukf 入门

预测后的不确定性仍服从高斯分布高斯分布的xx变换到测量空间后不确定性仍服从高斯分布;1和2所代表的F、H矩阵，线性变换应用在线性系统；线性离散系统；虽然实际生活中大多都是非线性的，比如移动机器人，因为x,y，受yaw的影响；KalmanFilterForDummieshttp

hoppss·2020-08-12 17:59

从理论到实践-卡尔曼滤波与行人目标追踪

文章目录卡尔曼滤波由来卡尔曼滤波公式一维卡尔曼滤波多维卡尔曼滤波基于卡尔曼滤波的行人位置估算确定状态表示方式确定基于当前状态的处理模型（运动模型/预测模型/状态方程）根据状态方程计算预测误差协方差矩阵：

小鱼儿飞呀飞·2020-08-11 19:19

卡尔曼滤波的C++实现

卡尔曼滤波算法的博客很多，白巧克力亦唯心http://blog.csdn.net/heyijia0327的阐述应该是较为通俗易

weixin_41856133·2020-08-11 19:07

ROS下robot_pose_ekf扩展卡尔曼融合包的使用

最近在使用imu进行数据融合，使用的是robot_pose_ekf的融合包，发现网上的教程太不详细，折腾了1个月，终于搞定了。于是乎，想写一个关于ekf包的使用教程。里程计和惯导模块imu的数据融合来得到一个不易丢失的机器人姿态。首先，你得有一个imu，而且得校准好，我使用的是razor9dof的imu，通过ros包pub一个Imu的data类型。这是我google的比较有用的一个ekf包的使用教

需要努力的阿蒙·2020-08-11 18:04

Robomaster2020 YSU视觉组资料整理

Robomaster2020YSU视觉组资料整理1、RM圆桌005|抢人头要靠自瞄link.2、卡尔曼滤波器及其在云台控制中的应用link.3、【开源】官方及参赛队历年开源资料汇总（持续更新）link.4

筱寒小记·2020-08-11 13:52

自动驾驶-卡尔曼滤波，从CF->KCF->UCF土味讲解

这篇文章目的在于让读者能够从整体思路概念上完全掌握kalmanfilter，同时对于一些具体细节有一个明确认知。讲解方法主要是结合参数说明的算法讲解。

wisdom_bob·2020-08-11 03:01

卡尔曼滤波

卡尔曼滤波算法首先引入一个离散控制过程的系统，用一个线性随机微分方程来描述：X(k)=AX(k-1)+BU(k)+W(k)，系统的测量值：Z(k)=HX(k)+V(k)。

iu_81·2020-08-11 03:02

v-loam源码阅读（二）视觉里程计

根据论文，前端是采用msckf作为视觉里程计，但从本版本的代码来看，它是偏向于继承loam非线性优化的特征点匹配方法，虽说是多状态约束下的估计，但它并没有更新观测量的状态与协方差矩阵，因此不能算是一种卡尔曼滤波

若愚和小巧·2020-08-11 00:06

金融时序预测：状态空间模型和卡尔曼滤波（附代码）

标星★置顶公众号爱你们♥作者：aritMaitra编译：1+1=60前言时间序列由四个主要成分组成:季节变化、趋势变化、周期变化和随机变化。在今天的推文中，我们将使用状态空间模型对单变量时间序列数据进行预测分析。该模型具有连续的隐状态和观测状态。1状态空间模型基于状态空间模型对问题进行了结构分析。该系列是由不同的组成部分，如趋势、季节、周期、变化以及解释变量和干预分别建模，然后放在状态空间模型中。

weixin_38754123·2020-08-10 23:29

详解Kalman Filter

这个权重就是KalmanFilter解决的事情。系统建模预测方法xk=Fk

MYSDB·2020-08-10 17:44

OpenCV卡尔曼滤波（Kalman Filter）详细注释以及#include "cvx_defs.h"的问题

//本代码是关于learningOpenCV394页的代码写的注释（前提：我买的书不是盗版的话。。。。）#include"cv.h"#include"highgui.h"#include"math.h"#define phi2xy(mat) \ cvPoint( cvRound(img->width

i_head_no_back·2020-08-10 16:48

卡尔曼滤波理论讲解与应用（matlab和python）

文章目录理论讲解使用前提理论概括公式推导1.用均值和方差描述物体状态2.状态转移矩阵FFF表示系统预测3.引入外部控制变量uku_kuk4.引入外部干扰QkQ_kQk5.用测量值(zk⃗，Rk\vec{z_k}，R_kzk，Rk)来修正预测值6.融合高斯分布公式7.将所有公式整合起来调整参数应用CA模型代码例程（matlab）代码例程1（python）代码例程2（python）应用CV模型matl

O_MMMM_O·2020-08-10 14:05

Apollo课程学习小记录3——感知

图像机器学习神经网络（CNN）一、神经网络简介二、标准神经网络三、学习（训练）过程四、卷积神经网络感知的任务一、检测与分类二、跟踪三、语义分割Apollo感知传感器感知一、传感器优势比较二、传感器融合——卡尔曼滤波学习前言今天的学习内容是感知原理与方法

Albert·2020-08-10 13:44

Apollo课程学习小记录2——定位

GPS的组成部分二、RTK三、GPS的缺点惯性导航一、惯性测量单元(IMU)二、IMU的优缺点三、GPS和IMU结合定位激光雷达LiDAR定位一、迭代最近点（ICP）二、滤波算法1、直方图滤波算法2、卡尔曼滤波三

Albert·2020-08-10 13:44

惯性导航——扩展卡尔曼滤波（一）

这匹黑马不太黑·2020-08-10 05:44

基于四元数的扩展卡尔曼(EKF)滤波器四旋翼姿态解算详解-1.KF介绍

因此为了进一步提高算法的精度和性能，提出了卡尔曼滤波的姿态估计算法。在介绍扩展卡尔曼(EKF)之前，先讲解下卡尔曼滤波(KF)。

wust_fly_high·2020-08-10 04:17

卡尔曼滤波总结

1.卡尔曼滤波的三个假设服从高斯分布（测量噪声、系统噪声以及初始值都要求是，且互不相关）高斯分布又叫

白夜行的狼·2020-08-10 02:07

使用扩展卡尔曼滤波（EKF）进行AHRS九轴姿态融合

AHRS九轴姿态融合EKF滤波卡尔曼滤波在做九轴姿态融合的过程中，这里介绍一种融合算法，基于EKF的九轴姿态融合算法：首先表明，该算法并非自己想到的，算法原理参考了这篇论文：DaleE.Schinstock

@奔跑的蜗牛@·2020-08-10 00:55

IMU9轴卡尔曼滤波

转载自：https://www.embbnux.com/2015/01/30/9_dof_imu_with_kalman_filter_on_avr/在该博主的AVR上有个自平衡车的介绍，有兴趣可以看看

城墙郭外斜·2020-08-09 23:35

四轴思路（持续更新）

遥控器：发送数据MPU6050：加速度做一维卡尔曼滤波，角速度做一介低通滤波。然后四元数姿态解算。接着串级PID控制平衡，外环角度环，内环角速度环。

蒙面狸·2020-08-09 23:39

mpu6050姿态解算与卡尔曼滤波（2）卡尔曼滤波

卡尔曼滤波，是最优估计理论中十分重要的一个部分。要全面地理解卡尔曼滤波，你需要一点统计学的知识，以及一点矩阵理论。

qiguizhe·2020-08-09 23:24

C#实现卡尔曼滤波器

理论部分：卡尔曼滤波器,是一个最优化自回归数据处理算法。简单的说就是通过现有测量值，来预测最优值。网上的一些教程上来就是一大堆推导公式，很是羞涩难懂。

Big_潘大师·2020-08-09 22:53

5种常用的四轴飞行器PID算法讲解集合

卡尔曼滤波的原理说明，附源代码http://bbs.elecfans.com/jishu_484128_1_1.html(出处:中国电子技术论坛)【开源】分享一个经典的串级PID算法，附源代码http:

喵喵苗·2020-08-09 22:34

深度解析卡尔曼滤波在IMU中的使用

众所周知卡尔曼滤波在处理IMU传感器数据融合中作用巨大，但在实际实现起来并非那么容易；本文从MPU6050入手，分析卡尔曼滤波的使用。

littleappleapple·2020-08-09 22:37

基于扩展卡尔曼滤波(EKF)和低成本传感器的AHRS实现

文章目录传感器观测向量观测矩阵状态向量系统矩阵测试结果传感器使用华为honor7手机采集加速度计，陀螺仪和磁力计数据。加速计数据在使用前经过低通滤波器。滤波结果如下图：观测向量如四元数姿态表示所述，载体姿态主要有三种表示方法。此处使用三个欧拉角度作为观测向量[ϕ;θ;ψ\phi;\theta;\psiϕ;θ;ψ]通过加速度计和磁力计数据计算姿态角观测量：ϕ=tan−1(ayaz)\phi=tan^

奔跑的橘子·2020-08-09 21:14

EKF

ExtendedKalmanFilter(EKF)EKF2和EKF3的优缺点EKF2被默认最稳定EKF2能接收从Vicon系统或者ROSSLAM中接受位置估计，EKF3目前是没有的，除非和EKF2一样。

Gkbytes·2020-08-09 21:51

NO.48------ C#实现卡尔曼滤波

通俗的讲，卡尔曼滤波就是综合上一步骤对当前步骤的预测值，结合当前步骤的测量值，来估计当前的状态。

one named slash·2020-08-09 20:08

【教程】卡尔曼滤波的详解与C语言实现

一、什么是卡尔曼滤波卡尔曼滤波（Kalmanfiltering）是一种利用线性系统状态方程，通过系统输入输出观测数据，对系统状态进行最优估计的算法。

ab6326795·2020-08-09 19:06

kalman 卡尔曼滤波器

理论基础为什么需要协方差？标准差和方差一般是用来描述一维数据的，但现实生活中我们常常会遇到含有多维数据的数据集，最简单的是大家上学时免不了要统计多个学科的考试成绩。面对这样的数据集，我们当然可以按照每一维独立的计算其方差，但是通常我们还想了解更多，比如，一个男孩子的猥琐程度跟他受女孩子的欢迎程度是否存在一些联系。协方差就是这样一种用来度量两个随机变量关系的统计量，我们可以仿照方差的定义：来度量各个

free_first·2020-08-09 19:45

找工作 —— 笔试面试记录

HOG特征详细说下流程说了fHOG，31特征向量，balabalaKalman参数设置问题？这个没回答！调库！

Life Recoder·2020-08-09 18:22

（五）四轴——卡尔曼滤波KalmanFilter

此篇只是搬运一下国外的一个KalmanFilter算法。

一步-refresh·2020-08-09 17:49

【工程师学算法】工程常用算法（二）—— 卡尔曼滤波(Kalman Filter)

上一篇：【工程师学算法】工程常用算法（一）——最小二乘法1卡尔曼滤波（KalmanFilter）简介卡尔曼滤波是一种基于最优估计的滤波算法，它通过综合考虑估计值和测量值，迭代给出不确定性最小的数值。

ReadAir·2020-08-09 17:00

vue 下载文件流

,kalman_btn(){varthat=this;that.axios({method:'post',url:'kalman/export',data:{token:http.getToken()}

扶摇的星河·2020-08-09 08:59

惯导技术随想

技术原理上以我查阅的资料来看，绝大多数都离不开卡尔曼滤波、粒子滤波的各种扩展。为什么惯导会存在每隔一段时间校准一次，无法减少或者消除

科教兴国·2020-08-08 22:14

卡尔曼滤波说明

卡尔曼滤波说明什么是卡尔曼滤波：你可以在任何含有不确定因素的动态系统里使用卡尔曼滤波，而且你应该可以通过某种数学建模对系统下一步动向做一个大概的预测。

taiyangshenniao·2020-08-08 21:35

推荐频道

卡尔曼(Kalman)