博客卡尔曼滤波 —— 各路大神和自己的总结

  首先分成两个Part吧:直观和公式。   预备知识   1. 协方差矩阵是对称矩阵,对角线上是各维度本身的方差,其他是不同维度间的协方差; &nb…

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6天前
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博客机器人运动估计系列(番外篇)——从贝叶斯滤波到卡尔曼(下)

前面两篇文章里首先介绍了贝叶斯滤波的理论框架,之后对机器人模型做了线性高斯假设,推出了卡尔曼滤波的迭代方程组。在这篇文章中,就将进一步介绍当机器人模型为非线性时该如何使用贝叶斯滤波…

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2020年6月5日 09时33分
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博客机器人运动估计系列(番外篇)——从贝叶斯滤波到卡尔曼(中)

上一篇文章里介绍了贝叶斯滤波的理论框架,知道了贝叶斯滤波假设了机器人的状态服从某个概率分布,并且知道了如何利用Bayes公式对其概率分布更新。然而,前面的内容仅仅是介绍了其完美的数…

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2020年6月5日 08时34分
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博客SLAM系列(二):扩展卡尔曼滤波SLAM理论部分a

关于2维的SLAM我们主要讲解两个算法,基本都源于<probabilistic robotics>。第一是基于滤波的扩展卡尔曼滤波SLAM,第二是基于图优化SLAM。前…

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2020年5月29日 10时39分
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博客SLAM系列(一):入门介绍

磨蹭了好久终于开始写本行SLAM系列了。鄙人目前水平一般,但接下来的几年也都会在这个方向继续深入下去,所以打算尽我所能地写一个完整的SLAM从入门到精(fang)通(qi)的系列。…

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2020年5月22日 10时40分
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