文档摘要

8.2 卡尔曼滤波与系统辨识 本节摘要：卡尔曼滤波是高斯噪声下最小方差的状态估计器，以"预测—更新"两步循环动态融合模型预测与传感器观测。本节从一维定位问题推导并实现滤波器，解读卡尔曼增益的"信谁多一点"逻辑，再介绍从输入输出数据反推模型参数的系统辨识（最小二乘法），补齐"没有模型就先辨识"的实战入口。 传感器会说谎，模型也会 无人叉车沿走廊行驶，里程计说"走了 4.92 米"，激光测距说"位置在 5.15 米"。信谁？ 会员。《8.2 卡尔曼滤波与系统辨识》收录于灏天文库文集《运筹学与控制论》，原作者/来源：灏天文库，整理自「灏天文库」，提供技术教程、实践指南与问题解决方案，支持在线阅读、全文检索与知识沉淀，助力开发者系统化学习。本站整理收录，版权归原作者/开源协议所有。

该文档为会员专享，请先登录或注册后再查看

登录 注册

---

作者与出处

原作者： 灏天文库

来源：灏天文库

原文： https://aiknowledge.cn/collection/430-%E8%BF%90%E7%AD%B9%E5%AD%A6%E4%B8%8E%E6%8E%A7%E5%88%B6%E8%AE%BA

整理： 灏天文库整理

由灏天文库平台收录，内容或由平台用户上传，仅供学习交流