卡尔曼滤波数据融合算法

卡尔曼滤波的融合框架和流程以无驾驶的汽车检测路上的运动的自行车为例传感器是雷达和多普勒雷达卡尔曼滤波器算法执行步骤： 首次测量滤波器在T 时刻接收来自雷达或雷达的自行车在汽车坐标中的位姿和速度作为初始测量。初始化状态和协方差矩阵滤波器将基于第一次测量来初始化自行车的位置。滤波器在时间段Δt 之后收到新的传感器测量值。预测更新Predict Update 预测自而红色线是卡尔曼滤波融合之后的数据，红色线完美抑了白线的漂移，同时滤掉了黄色加速度数据的毛，效果非常完美！续更新系列高质量文章，码

卡尔曼滤波本质上是一个数据融合算法，将具有同样测量目的、来自不同传感器、可能) 具有不同单位(unit) 的数据融合在一起，得到一个更精确的目的测量值。卡尔曼滤波算法介绍卡尔曼滤波算法是一种重要的信号处理技术，主要用于状态估计和数据融合，特别适用于处理动态系统的随机噪声问题。该算法最初由匈牙

资源浏览查阅22次。1232计算机测量与控第14卷表1模糊推理规则只用单个卡尔曼滤波器的滤波结果如图6所示，其更多下载资源、学习资料请访问CSDN文基于matlab扩展卡尔曼滤波雷达数据和红外数据融合【含Matlab源码3596期】三维的组合导航ins和卫星的算法卡尔曼滤波和eskf滤波matlab,别在盲目看了