在位置估计中使用卡尔曼滤波器

Question

在位置估计中使用卡尔曼滤波器

javanavigationestimationkalman-filter

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我一直在努力理解卡尔曼滤波器及其使用方法。我计划用Java编写它。

我有实时位置（经度、纬度）和速度数据。我需要找到移动物体的下一个位置。位置很准确，没有噪声。我想使用卡尔曼滤波器来估算物体的下一个可能位置。但我不知道如何给矩阵（转换、测量等）赋值。

我需要您的帮助来创建和理解矩阵结构。我也愿意听取新算法的建议。

- gunescelil

1个回答

网页内容由stack overflow 提供, 点击上面的

可以查看英文原文，
原文链接

- Niels · Accepted Answer

你可以查看一些开源实现。 ASF 提供以下内容:

以下代码说明如何执行预测/校正循环：

for (;;) {
   // predict the state estimate one time-step ahead
   // optionally provide some control input
   filter.predict();

   // obtain measurement vector z
   RealVector z = getMeasurement();

   // correct the state estimate with the latest measurement
   filter.correct(z);

   double[] stateEstimate = filter.getStateEstimation();
   // do something with it
}