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卡尔曼滤波参数分析和方法研究

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实现卡尔曼 滤波的设备或软件称为卡尔曼 滤波设备 。卡尔曼 滤波和号滤波区分卡尔曼 滤波和号滤波区分原理和实现，卡尔曼 滤波器件介绍为了更容易理解卡尔曼 滤波器件，我们在这里会用形象生动的描述方法来解释 ， 而不是像大多数参考书那样罗列一大堆数学公式和符号 。

1、 卡尔曼 滤波中的真实值,测量值,预测值,估计值怎么区分?卡尔曼滤波真实值、测量值、预测值、估计值的区分方法:1 。真实值是目标运动真实轨迹上的坐标，是理论上假设的参考值 ， 是没有偏差的真实值；2.测量值是kalman 滤波中的测量矩阵Z ， 是测量设备/传感器/等测量的值 。 ， 有偏差；3.预测值是通过状态转移矩阵从前一时刻的估计值到当前时刻的预测值得到的，即x(k|k1)F*x(k1|k1)，由前一时刻的估计值先验估计的值是有偏的；4.估计值是kalman 滤波得到的状态更新值x(k|k ),是综合考虑测量值和预测值的后验估计值 。也有偏差 ， 但偏差比实测值和预测值小 。

2、扩展 卡尔曼 滤波(EKF姓名:王学号:T转自:【嵌入式牛介绍】介绍扩展/卡尔曼滤波(EKF-1/(EKF)算法的详细推导、局限性及MATLAB仿真 。[嵌入式牛鼻]扩展卡尔曼 滤波(EKF)[嵌入式牛文]扩展卡尔曼滤波算法是解决非线性状态估计问题最直接的处理方法，虽然EKF不是最精确的 。“因此，在学习非线性滤波问题时，我们应该从EKF开始 。

一、EKF算法的详细推导【注】EKF的推导参考黄伟博士论文《CKF与鲁棒滤波在飞行器姿态估计中的应用研究》 。文中的EKF、UKF和CKF算法都很详细，值得一读 。比较KF和EKF算法，我们可以发现:2 .EKF算法的局限性:该算法线性化会引入阶段误差，导致滤波精度下降，同时当初始状态误差较大或系统模型高度非线性时 ， 会严重影响滤波的精度，甚至发散 。

3、Apollo 卡尔曼 滤波与EKF传感器有误差需要跟踪卡尔曼 滤波障碍物跟踪、车道线跟踪、障碍物预测定位等 。线性系统，而参数是高斯分布，即可以通过均值和协方差完全变换参数: xn (μ，σ) 。预测状态和观测状态分别加权求和，作为新时刻的状态向量 。
【卡尔曼滤波参数分析和方法研究】

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