卡爾曼濾波器的遞歸算法
后面準(zhǔn)備抽時間把DR_CAN老師的卡爾曼濾波的視頻的筆記也會做一下整理。
主要還是心里有個執(zhí)念，以前在做智能車比賽的時候，需要對六軸傳感器做濾波角度計(jì)算的。這部分代碼則只是將學(xué)長的代碼copy之后，并不懂其中的原理。
所以其中的一個目的：就是把筆記做完，再看看原來的代碼，那是曾經(jīng)的熟悉且鞭辟近里。
卡爾曼濾波器
更像是觀測器，不是一般意義上的濾波器。
現(xiàn)實(shí)中的大量不確定性
不存在完美的數(shù)學(xué)模型
系統(tǒng)的擾動不可控，很難建模
測量的傳感器存在誤差
卡爾曼增益
qt的仿真：
老師用Excel做的圖，我用ctrlsim也做了一個簡單的仿真。
https://gitee.com/wang_chong_wei/CtrlSim
https://github.com/chongweiwang/CtrlSim
CtrlSim_TI_SMO觀測器
[現(xiàn)代控制理論]3-5_連續(xù)系統(tǒng)離散化
CtrlSim_電機(jī)控制
審核編輯：湯梓紅
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原文標(biāo)題：[卡爾曼濾波器]1_遞歸算法_Recursive Processing
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