原理

卡爾曼濾波器是一種基礎預測定位算法。原理非常簡單易懂。核心過程可以用一個圖說明：

本質上就是這兩個狀態過程的迭代，來逐步的準確定位。 預測：當前狀態環境下，對下一個時間段t的位置估計計算的值。 更新：更具傳感器獲取到比較準確的位置信息后來更新當前的預測問位置，也就是糾正預測的錯誤。 你可能要問為什么有傳感器的數據了還要進行更新？因為在現實世界中傳感器是存在很多噪聲干擾的，所以也不能完全相信傳感器數據。卡爾曼算法依賴于線性計算，高斯分布，我們以一維定位來介紹算法的實現。

接下來我們開更新，預測后我們獲取到傳感器數據，表示目前傳感器發現小車的位置應該是在26這個位置，在這種情況下，我們肯定是覺得傳感器的準確度比我之前的預測瞎猜要來的準確。 所以方差自然會比較小，最終我們覺得真是的小車位置應該是更靠近傳感器數據的，而且方差會縮小，以至于，想想也很清楚，我猜了一個預測值，現在有個專家告訴了我相對比較靠譜的數據，那我對小車的位置的自信度肯定會上升啊。 最終小車的位置經過這個時間段t的更新就是下圖紅色的高斯圖：

就這樣不停的移動更新，最終小車的位置就會越來越準確。

一維模型下的Kalman公式：

預測

更新

參考代碼：

#include #include #include 
using namespace std;
double new_mean, new_var;
tuple measurement_update(double mean1, double var1, double mean2, double var2){  new_mean = (var2 * mean1 + var1 * mean2) / (var1 + var2);  new_var = 1 / (1 / var1 + 1 / var2);  return make_tuple(new_mean, new_var);}
tuple state_prediction(double mean1, double var1, double mean2, double var2){  new_mean = mean1 + mean2;  new_var = var1 + var2;  return make_tuple(new_mean, new_var);}
int main(){  //Measurements and measurement variance  double measurements[5] = { 5, 6, 7, 9, 10 };  double measurement_sig = 4;    //Motions and motion variance  double motion[5] = { 1, 1, 2, 1, 1 };  double motion_sig = 2;    //Initial state  double mu = 0;  double sig = 1000;
  for (int i = 0; i < sizeof(measurements) / sizeof(measurements[0]); i++) { ? ? ? ?tie(mu, sig) = measurement_update(mu, sig, measurements[i], measurement_sig); ? ? ? ?printf("update: ?[%f, %f]
", mu, sig); ? ? ? ?tie(mu, sig) = state_prediction(mu, sig, motion[i], motion_sig); ? ? ? ?printf("predict: [%f, %f]
", mu, sig); ? ?}
 ? ?return 0;}

原文標題：基礎卡爾曼濾波

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