卡尔曼滤波学习小记 How a Kalman filter works, in pictures
1 https://www.bzarg.com/p/how-a-kalman-filter-works-in-pictures/#comment-1222
2 扩展卡尔曼滤波新手教程(一)----中文版
3 扩展卡尔曼滤波新手教程(二)----中文版
4 https://simondlevy.academic.wlu.edu/kalman-tutorial/
5 通俗讲解卡尔曼滤波Kalman Filter原理及Python实现教程
代码源自5
import numpy as np# 模拟数据
t = np.linspace(1, 100, 100)
a = 0.5
position = (a * t ** 2) / 2position_noise = position + np.random.normal(0, 120, size=(t.shape[0]))
import matplotlib.pyplot as pltplt.plot(t, position, label='truth position')
plt.plot(t, position_noise, label='only use measured position')# 初试的估计导弹的位置就直接用GPS测量的位置
predicts = [position_noise[0]]
position_predict = predicts[0]predict_var = 0
odo_var = 120 ** 2 # 这是我们自己设定的位置测量仪器的方差,越大则测量值占比越低
v_std = 60 # 测量仪器的方差
for i in range(1, t.shape[0]):dv = (position[i] - position[i - 1]) + np.random.normal(0, 50) # 模拟从IMU读取出的速度position_predict = position_predict + dv # 利用上个时刻的位置和速度预测当前位置predict_var += v_std ** 2 # 更新预测数据的方差# 下面是Kalman滤波position_predict = position_predict * odo_var / (predict_var + odo_var) + position_noise[i] * predict_var / (predict_var + odo_var)predict_var = (predict_var * odo_var) / (predict_var + odo_var) ** 2predicts.append(position_predict)plt.plot(t, predicts, label='kalman filtered position')plt.legend()
plt.show()
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