从代码入手理解卡尔曼滤波器的原理之使用Eigen实现二维卡尔曼滤波器(七)
当然可以。现在,给定了矩阵和向量的具体定义,我们可以更详细地解释这些变量的意义,并确定卡尔曼滤波器的维度。
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F (状态转移矩阵):
F是一个2x2的矩阵,给定为:1 0 0 1
这意味着系统的状态从时刻
t到t+1没有实质变化,即每个状态都保持不变。 -
H (观测矩阵):
H也是一个2x2的矩阵,与单位矩阵相同:1 0 0 1
这意味着观测值直接等于状态值,没有任何转换。
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Q (过程噪声协方差矩阵):
Q描述了过程噪声,是一个2x2的矩阵:0.01 0 0 0.01
这意味着两个状态的不确定性都是0.01,并且它们之间没有相关性。
-
R (测量噪声协方差矩阵):
R描述了观测过程中的噪声,也是一个2x2的矩阵:0.1 0 0 0.1
这表明观测值有较大的不确定性,并且两个观测值之间没有相关性。
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x0 (初始状态向量):
x0是一个2x1的向量,所有元素都
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