导图社区 卡尔曼滤波
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卡尔曼滤波
先进滤波方法
量子通信偏振控制算法
示例:无人机定位
示例:定位数据采集
示例:GPS定位
示例:接收卫星信号
示例:计算位置和速度信息
示例:传感器定位
示例:使用惯性测量单元(IMU)采集加速度和角速度数据
示例:通过积分计算位置和速度信息
示例:卡尔曼滤波处理
示例:建立系统动态模型
示例:考虑飞行器运动方程
示例:添加噪声模型
示例:状态估计更新
示例:利用上一时刻的状态估计和当前测量结果计算卡尔曼增益
示例:根据卡尔曼增益对状态估计进行更新
示例:无人车自动驾驶
示例:传感器数据融合
示例:摄像头采集图像数据
示例:使用计算机视觉算法检测和识别道路和障碍物
示例:提取车辆位置和速度信息
示例:雷达采集距离和速度数据
示例:根据回波时间和多普勒效应计算距离和速度信息
示例:建立状态空间模型
示例:考虑车辆运动模型和测量模型
示例:定义系统状态和观测向量
示例:根据测量结果计算卡尔曼增益
示例:更新状态估计值及其协方差矩阵