环境感知：多传感器融合_9.卡尔曼滤波器在多传感器融合中的应用

环境感知：多传感器融合_9.卡尔曼滤波器在多传感器融合中的应用

引用

CSDN

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https://blog.csdn.net/zhubeibei168/article/details/145148708

卡尔曼滤波器（Kalman Filter）是一种在工程领域广泛应用的高效递归滤波器，能够在噪声环境中准确估计系统状态。在多传感器融合领域，卡尔曼滤波器通过融合来自不同传感器的数据，能够显著提高系统的鲁棒性和精度。本文将详细介绍卡尔曼滤波器的基本原理及其在多传感器融合中的具体应用，并通过实例演示其实现过程。

卡尔曼滤波器（Kalman Filter）是一种高效的递归滤波器，能够从一系列不完全且包含噪声的测量数据中估计动态系统的状态。它在多传感器融合中被广泛应用，特别是在需要结合多个传感器数据以提高系统鲁棒性和精度的场景中。本节将详细介绍卡尔曼滤波器的原理及其在多传感器融合中的具体应用，并通过实例演示如何实现卡尔曼滤波器。

9.1 卡尔曼滤波器的基本原理

卡尔曼滤波器的核心原理是基于贝叶斯估计的递归算法。它通过预测和更新两个步骤来估计系统的状态。

9.1.1 系统模型

卡尔曼滤波器假设系统的状态可以通过线性方程描述，并且系统受到高斯噪声的影响。系统模型通常表示为：