擴展卡爾曼濾波原理及其應(yīng)用PPT課件

1、擴展卡爾曼濾波原理及其應(yīng)用,引入：室內(nèi)溫度測量,假設(shè)當(dāng)前室內(nèi)溫度僅跟上一時刻有關(guān) 溫度計觀測（攝氏華氏） 根據(jù)連續(xù)的觀測值來推算實際溫度變化,引入：室內(nèi)溫度測量,假設(shè)當(dāng)前室內(nèi)溫度僅跟上一時刻有關(guān) 但變化中可能有誤差 溫度計觀測（攝氏華氏） 讀數(shù)可能有誤差 兩種噪聲互不相關(guān) 根據(jù)連續(xù)的觀測值來推算實際溫度變化,根據(jù)你的經(jīng)驗判斷，這個房間的溫度是恒定的，也就是下一分鐘的溫度等于現(xiàn)在這一分鐘的溫度（假設(shè)我們用一分鐘來做時間單位）。 假設(shè)你對你的經(jīng)驗不是100%的相信，可能會有上下偏差幾度。我們把這些偏差看成是高斯白噪聲（White Gaussian Noise），也就是這些偏差跟前后時間是沒有關(guān)系的

2、而且符合高斯分配（Gaussian Distribution）。 我們在房間里放一個溫度計，但是這個溫度計也不準(zhǔn)確的，測量值會比實際值偏差。我們也把這些偏差看成是高斯白噪聲,引入：室內(nèi)溫度測量,對于某一分鐘我們有兩個有關(guān)于該房間的溫度值：根據(jù)經(jīng)驗的預(yù)測值（系統(tǒng)的預(yù)測值）和溫度計的值（測量值）。 假如我們要估算k 時刻的是實際溫度值。首先要根據(jù)k-1 時刻的溫度值，來預(yù)測k 時刻的溫度。因為相信溫度是恒定的，所以得到k 時刻的溫度預(yù)測值是跟k-1 時刻一樣的，假設(shè)是23度，同時該值的高斯噪聲的偏差是5度 （5是這樣得到的：如果k-1 時刻估算出的最優(yōu)溫度值的偏差是3，你對自己預(yù)測的不確定度是4度

3、，他們平方相加再開方，就是5）。 從溫度計那里得到了k 時刻的溫度值，假設(shè)是25度，同時該值的偏差是4度,由于我們用于估算k時刻的實際溫度有兩個溫度值，分別是23度和25度。究竟實際溫度是多少呢？相信自己還是相信溫度計呢？究竟相信誰多一點，我們可以用他們的協(xié)方差來判斷。 Kg2=52/(52+42)，所以Kg=0.78 ，我們可以估算出k 時刻的實際溫度值是：23+0.78* (25-23)=24.56度?？梢钥闯觯驗闇囟扔嫷膮f(xié)方差比較?。ū容^相信溫度計），所以估算出的最優(yōu)溫度值偏向溫度計的值,現(xiàn)在我們已經(jīng)得到k時刻的最優(yōu)溫度值了，下一步就 是要進入k+1時刻，進行新的最優(yōu)估算。 在進入k+

4、1時刻之前，我們還要算出k 時刻那個最優(yōu)值（24.56度）的偏差。算法如下：(1-Kg)*52) 0.5=2.35。這里的5就是上面的k時刻你預(yù)測的那個23度溫度值的偏差，得出的2.35就是進入k+1時刻以后k 時刻估算出的最優(yōu)溫度值的偏差（對應(yīng)于上面的3,1. 首先我們要利用系統(tǒng)的過程模型，來預(yù)測下一狀態(tài)的系統(tǒng)。假設(shè)現(xiàn)在的系統(tǒng)狀態(tài)是k ，根據(jù)系統(tǒng)的模型，可以基于系統(tǒng)的上一狀態(tài)而預(yù)測出現(xiàn)在狀態(tài)： X(k|k-1)=A X(k-1|k-1)+B U(k) . (1) 式(1) 中，X(k|k-1) 是利用上一狀態(tài)預(yù)測的結(jié)果，X(k-1|k-1)是上一狀態(tài)最優(yōu)的結(jié)果，U(k)為現(xiàn)在狀態(tài)的控制量，如

5、果沒有控制量，它可以為0,經(jīng)典卡爾曼濾波,經(jīng)典卡爾曼濾波,2. 到現(xiàn)在為止，我們的系統(tǒng)結(jié)果已經(jīng)更新了，可是，對應(yīng)于X(k|k-1) 的covariance還沒更新。我們用P表示covariance： P(k|k-1)=A P(k-1|k-1) A+Q (2) 式(2) 中，P(k|k-1) 是X(k|k-1) 對應(yīng)的covariance，P(k-1|k-1)是X(k-1|k-1)對應(yīng)的covariance，A表示A的轉(zhuǎn)置矩陣，Q是系統(tǒng)過程激勵噪聲協(xié)方差。式子1，2就是卡爾曼濾波器 5個公式當(dāng)中的前兩個，也就是對系統(tǒng)的預(yù)測,經(jīng)典卡爾曼濾波,現(xiàn)在我們有了現(xiàn)在狀態(tài)的預(yù)測結(jié)果，然后我們再收集現(xiàn) 在狀態(tài)

6、的測量值。結(jié)合預(yù)測值和測量值，我們可以得到 現(xiàn)在狀態(tài)(k) 的最優(yōu)化估算值X(k|k)： X(k|k)= X(k|k-1)+Kg(k) (Z(k)-H X(k|k-1) (3) 其中Kg為卡爾曼增益(Kalman Gain)： Kg(k)= P(k|k-1) H / (H P(k|k-1) H + R) (4,經(jīng)典卡爾曼濾波,到現(xiàn)在為止，我們已經(jīng)得到了k 狀態(tài)下最優(yōu)的估算值X(k|k)。但是為了要另卡爾曼濾波器不斷的運行下去直到系統(tǒng)過程結(jié)束，我們還要更新k狀態(tài)下X(k|k)的covariance： P(k|k)=（I-Kg(k) H）P(k|k-1) (5) 其中I 為1的矩陣，對于單模型單測量，I=1。當(dāng)系統(tǒng)進入k+1狀態(tài)時，