# Kalman-Filter
I made tutorial for my studies regarding kalman filtering.
I attach good article related to kalman filtering algorithms.
I ommit that most of my codes are inspired by under atushi.
>https://gist.github.com/AtsushiSakai/5376850
# Algorithm summary
* First, try to understand what is measurement models and kalman filter euqations.
* I was inspired by Kalman filtering - Theory and practice using MATLAB
![Kalman_table](/images/table.jpg)
* We are using constant velocity model for predicting state matrix.
![Kalman_algorithm](/images/al.jpg)
# Samples
* Here, we show you example of radar tracking scenario when human is intruding into sensing area.
* Ture values were compared with motion capture system wich has relatively small measurement error.
# Result of distance filtering
![Kalman_distance](/images/kalman_distance.jpg)
* You can see that data got more smoother than discrete one.
* You can find Q and R for specific numbers in code script data.
# Error of distance filtering
![Kalman_distance_error](/images/distance_error.jpg)
* Error was almost same as raw.
# result of velocity filtering
![Kalman_velocity](/images/kalman_velocity.jpg)
* The aim of this filter was to estimate velocity when obervation of distance is only avaliable.
* Therefore, we set observation matrix H as [1 0].
# Error of velocity filtering
![Kalman_velocity_error](/images/velocity_error.jpg)
* Compared to raw data, it can be seen that variance of error got decreased.
# Algorithm explained
1. State matrix model (SSM)
* Firstly, think about car moving and the location of the car can be detected by use of GPS.
* In this scenario, only the location of the car is known.
* Throughout this example, estimating velocity by using discrete kalman filter is shown.
![eq1](/images/eq1.jpg)
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卡尔曼平滑滤波代码matlab-Kalman-Filter:非常简单的离散卡尔曼滤波
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卡尔曼·克劳迪代码 matlab 卡尔曼滤波器 我为我关于卡尔曼滤波的研究制作了教程。 我附上了与卡尔曼滤波算法相关的好文章。 我忽略了我的大部分代码都受到 atushi 的启发。 算法总结 首先,尝试了解什么是测量模型和卡尔曼滤波器方程。 我的灵感来自卡尔曼滤波 - 使用 MATLAB 的理论和实践 我们使用恒速模型来预测状态矩阵。 样品 在这里,我们向您展示当人类侵入感应区域时的雷达跟踪场景示例。 将真值与测量误差相对较小的运动捕捉系统进行比较。 距离过滤的结果 您可以看到数据比离散数据更平滑。 您可以在代码脚本数据中找到特定数字的 Q 和 R。 距离过滤误差 错误几乎与原始相同。 速度过滤的结果 该过滤器的目的是在距离观测仅可用时估计速度。 因此,我们将观测矩阵 H 设为 [1 0]。 速度滤波误差 与原始数据相比,可以看出误差的方差减小了。 算法解释 状态矩阵模型 (SSM) 首先,考虑汽车移动,可以使用 GPS 检测汽车的位置。 在这种情况下,只有汽车的位置是已知的。 在整个示例中,显示了使用离散卡尔曼滤波器估计速度。
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Kalman-Filter-master
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table.jpg 182KB
kalman_distance.jpg 27KB
distance_error.jpg 21KB
velocity_error.jpg 24KB
kalman_HRC.m 1KB
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kalman_realtime.m 829B
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