文件名称：卡尔曼滤波器：卡尔曼滤波器：基于速度测量预测位置
文件大小：435KB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-03-07 15:38:43
Python
卡尔曼滤波 该示例应用程序使用Kalman滤波器基于速度测量来预测位置。 卡尔曼滤波算法 方程针对该应用进行了简化。 向量和矩阵： F：状态转换模型H：测量模型Q：过程噪声的协方差R：测量噪声的协方差x0：初始状态P0：初始误差协方差 方程式： 卡尔曼滤波器的计算： 例子 火车以80 km / h的恒定速度行驶。 每100毫秒测量一次速度。 过滤速度，并使用卡尔曼滤波器预测当前位置。 向量和矩阵： 位置的先验预测： 带有噪音的速度测量： 绘制速度和预测位置： 绘制卡尔曼增益和误差系数： 重要档案 train_position_prediction.py ：计算火车位置并绘制结果 speed_measurement.py ：模拟速度测量 kalman_filter.py ：预测位置。 安装及使用 克隆存储库 $ cd < your> $ git clon
【文件预览】：
Kalman-Filter-master
----train_position_prediction.py(2KB)
----speed_measurement.py(971B)
----images()
--------process_calculation.JPG(17KB)
--------train_position.png(30KB)
--------kalman_gain.png(22KB)
--------kalman_filter_calculation.JPG(72KB)
--------kalman_gain_and error_covariance.PNG(47KB)
--------error_covariance.png(23KB)
--------kalman_filter_equations.JPG(72KB)
--------train_speed_and_position.PNG(114KB)
--------train_speed.png(92KB)
--------process_model.JPG(16KB)
--------measurement_calculation.JPG(26KB)
----kalman_filter.py(2KB)
----LICENSE(1KB)
----.gitignore(20B)
----README.md(2KB)