欧拉公式求圆周率的matlab代码-rednose:卡尔曼滤波器库

欧拉公式求长期率的matlab代码卡尔曼滤波器库 介绍 此处描述的卡尔曼滤波器框架是解决任何优化问题的强大工具，特别是对于视觉里程表，传感器融合定位或SLAM。 它旨在提供非常准确的结果，无论是联机还是脱机工作，计算效率都很高，易于在python中设计过滤器。 功能演练 具有符号雅可比计算的扩展卡尔曼滤波器 大多数动态系统可以描述为隐马尔可夫过程。 为了用噪声测量来估计这种系统的状态，可以使用递归贝叶斯估计器。 对于线性马尔可夫过程，常规线性卡尔曼滤波器是最佳的。 不幸的是，许多系统都是非线性的。 扩展卡尔曼滤波器可以通过在每个步骤线性化非线性系统来对系统建模，当线性化足够好时，这可以提供接近最佳的估计量。 如果线性化引入了太多的噪声，则可以使用迭代扩展卡尔曼滤波器，无味卡尔曼滤波器或粒子滤波器。 在大多数应用中，这些估计量是过大的。 它们增加了很多复杂性，并且需要大量额外的计算。 传统的扩展卡尔曼滤波器是通过编写系统的动力学方程，然后手动符号化地计算雅可比矩阵以实现线性化来实现的。 对于复杂的系统，这很耗时，并且很容易出现计算错误。 该库使用sympy象征性地计算Jacobian值，