卡尔曼滤波的应用价值
时间: 2023-08-24 14:14:53 浏览: 41
卡尔曼滤波的应用价值在于它能够从一系列的不完全及包含噪声的测量中,估计动态系统的状态。通过考虑各测量量在不同时间下的值,并结合各时间下的联合分布,卡尔曼滤波能够产生对未知变量的准确估计。因此,相比于只以单一测量量为基础的估计方式,卡尔曼滤波能够提供更准确的结果。卡尔曼滤波的应用广泛,包括但不限于航天、导航、自动驾驶、机器人技术等领域。在这些领域中,卡尔曼滤波能够对传感器数据进行融合,提高系统的精确性和鲁棒性,从而实现更高效的控制和决策。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [卡尔曼滤波系列1——卡尔曼滤波](https://blog.csdn.net/qq_47233366/article/details/123975791)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down28v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* [通俗理解卡尔曼滤波(无人驾驶感知融合的经典算法)](https://blog.csdn.net/v_JULY_v/article/details/120344668)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down28v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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