卡尔曼滤波理论与实践(matlab版 第4版)

卡尔曼滤波是一种优化算法，常用于估算具有内在动态特性的系统状态，如飞机、汽车、机器人等的运动跟踪。本书以Matlab为例，深入讲解了卡尔曼滤波的理论基础和应用实践。

卡尔曼滤波的核心是估算真实状态与观测状态之间的关系，并将估算结果应用于下一阶段的状态预测和观测。传统的卡尔曼滤波算法只适用于线性系统，而实际中的许多系统却是非线性的。因此，书中对扩展卡尔曼滤波和无迹卡尔曼滤波等变种进行了详细介绍。

除了基本的理论知识，该书还介绍了许多实际应用，如目标跟踪、GPS定位、机器人SLAM、物体识别等。每个应用场景都详细阐述了使用卡尔曼滤波的具体实现流程，充分体现了卡尔曼滤波的实践应用价值。

此外，该书还涉及了相关的数学知识，如概率、矩阵计算等，使读者能够更好地理解卡尔曼滤波的原理和实现。

总之，本书是一本理论和实践并重的卡尔曼滤波入门读物，通过基本概念、实例应用和详细代码，帮助读者了解、掌握卡尔曼滤波，是学习和研究相关领域的必备之选。