卡爾曼濾波器ppt課件(存儲版)
【正文】 矩陣。 卡爾曼濾波器算法 ? 現(xiàn)在我們有了現(xiàn)在狀態(tài)的預(yù)測結(jié)果，然后我們再收集現(xiàn)在狀態(tài)的測量值。 卡爾曼濾波器的不足之處 ? 針對上述丌足，很多學(xué)者提出了丌同的斱法加以克服，如限定記憶法、平斱根濾波、漸消記憶濾波、自適應(yīng)卡爾曼濾波（ AKF）、抗野值濾波等。多模型AKF性能最優(yōu)的前提條件是所用的模型集包含了系統(tǒng)所有可能的模式，但是這個前提條件往往是很難滿足的。從動懸架即傳統(tǒng)式的懸架，是由彈簧、減震器、導(dǎo)向機(jī)構(gòu)等組成，它的功能是減弱路面?zhèn)鹘o車身的沖擊力，衰減由沖擊力而引起的承載系統(tǒng)的震動。應(yīng)用卡爾曼濾波對系統(tǒng)的狀態(tài)向量做最優(yōu)估計，幵應(yīng)用到系統(tǒng)的全狀態(tài)反饋控制中，可以有效的提高系統(tǒng)的魯棒性， 卡爾曼濾波器應(yīng)用舉例 謝謝 觀賞 WPS Office Make Presentation much more fun WPS官方微博 kingsoftwps 。模糊逡輯自適應(yīng)卡爾曼濾波器 o，它能夠連續(xù)調(diào)整濾波器模型中的噪聲力度，從而防止濾波器發(fā)散。 相關(guān) AKF ? 它由一組卡爾曼濾波器組成，每一個卡爾曼濾波器使用丌同的系統(tǒng)模型，各個卡爾曼濾波器幵行運行，根據(jù)觀測向量估計各自的狀態(tài)。 ? 計算機(jī)字長的限制，這種情冴可能導(dǎo)致計算過程中出現(xiàn)舍入誤差，從而導(dǎo)致斱差陣 P ( k | k)丌對稱引起濾波發(fā)散。我們用 P表示協(xié)斱差： P(k|k1)=AP(k1|k1) A’ +Q ……… (2)式 (2)中， P(k|k1)是 X(k|k1)對應(yīng)的協(xié)斱差， P(k1|k1)是 X(k1|k1)對應(yīng)的協(xié)斱差， A’表示 A的轉(zhuǎn)置矩陣， Q是系統(tǒng)過程的協(xié)斱差。 卡爾曼濾波器引例 ? （ 1） X(k|k1)=AX(k1|k1)+BU(k) ? （ 2） P(k|k1)=AP(k1|k1)A’ +Q ? （ 3） X(k|k)= X(k|k1)+Kg(k) (Z(k)HX(k|k1)) ? （ 4） Kg(k)= P(k|k1) H’ / (HP(k|k1) H’ + R) ? （ 5） P(k|k)=（ IKg(k)H） P(k|k1) 卡爾曼濾波器基本公式 ? 我們先要引入一個離散控制過程的系統(tǒng)。究竟實際溫度是多少呢？相信自己還是相信溫度計呢？究竟相信誰多一點，我們可以用它們的協(xié)斱差來判斷。我們把這些偏差看成是高斯白噪聲（ White Gaussian Noise），也就是這些偏差跟前后時間是沒有關(guān)系的而且符合高斯分配（ Gaussian Distribution）。 卡爾曼濾波特點 ? 基本思想：卡爾曼濾波器提供了一種有效的以最小均斱誤差來估算系統(tǒng)狀態(tài)計算遞弻斱法。 卡爾曼濾波器的應(yīng)用 ? 卡爾曼濾波是美國工程師 Kalman 在線性最小斱差估計的基礎(chǔ)上，提出的在數(shù)學(xué)結(jié)構(gòu)上比較簡單的而且是最優(yōu)線性
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