課程介紹
1.通過幾個案例了解使用卡爾曼濾波器的常見場景。卡爾曼濾波器是一種優化估算算法,在不確定和間接測量的情況下估算系統狀態。 觀看視頻示例,了解卡爾曼濾波器背后的工作原理。
2.本視頻介紹了解狀態觀測器的工作原理,并解釋其背后的數學原理。 在無法直接測量時,使用狀態觀測器估算系統的內部狀態。
3.本視頻介紹卡爾曼濾波器結合兩個信息源,預測狀態和噪聲測量,以產生最佳的,無偏的狀態估計
4.本視頻討論實現卡爾曼濾波算法所需的方程組。
5.本視頻解釋了非線性狀態估算器背后的基本概念,包括擴展卡爾曼濾波器,無味卡爾曼濾波器和粒子濾波器。
6.在本視頻中你將學習如何配置卡爾曼濾波器模塊參數,例如系統模型、初始狀態估計和噪聲特性,使用Simulink中的卡爾曼濾波器估算單擺模型角度。
7.本視頻演示使用擴展卡爾曼濾波器估算非線性單擺系統的角位置。 您將學習如何配置擴展卡爾曼濾波器模塊參數,例如狀態轉換和測量函數,并生成C / C ++代碼。
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54chenjq
卡爾曼濾波器是一種優化估算算法,在不確定和間接測量的情況下估算系統狀態。
2020年03月10日 22:43:24回復|()

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