PROSAGA码农传奇-机器人-卡尔曼滤波器预测实现

<div class =“post-text”itemprop =“text”>
  
    也许对于矩阵的实际代表存在一些混淆。
  
  
    “控制载体”，
    
      ü
    
    ，可能是外部应用于系统的加速度。
  
  
    在这种情况下，我希望方程看起来像这样：
  
  
    X
    <子>
      地点
    </子>
     = x
    <子>
      地点
    </子>
     + x
    <子>
      速度
    </子>
  
  
    X
    <子>
      速度
    </子>
     = x
    <子>
      速度
    </子>
     +你
    <子>
      速度
    </子>
  
  
    这两个等式假定每1秒应用更新（否则需要应用一些“增量时间”因子并包括转移矩阵和控制向量）。
  
  
    对于上面提到的情况，矩阵和向量是：
  
  <UL>
    <LI>
      
        状态向量（具有2个条目的列向量）：
      
      
        X
        <子>
          地点
        </子>
      
      
        X
        <子>
          速度
        </子>
      
    </LI>
  </UL>
  <HR />
  <UL>
    <LI>
      
        转换矩阵（2 x 2矩阵）：
      
      
        1 1
      
      
        0 1
      
    </LI>
  </UL>
  <HR />
  <UL>
    <LI>
      
        控制向量（具有2个条目的列向量）：
      
      
        0
      
      
        ü
        <子>
          速度
        </子>
      
    </LI>
  </UL>
  <HR />
  
    <a href="http://www.bzarg.com/p/how-a-kalman-filter-works-in-pictures/" rel="nofollow noreferrer">
      这个链接
    </A>
     包含卡尔曼滤波器的很好的解释和可视化。
  
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