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状态空间模型和卡尔曼滤波汇报人目录单击输入目录标题状态空间模型卡尔曼滤波状态空间模型与卡尔曼滤波的比较添加章节标题状态空间模型状态空间模型的定义状态空间模型是一种描述动态系统的数学模型状态空间模型由状态变量、输入变量、输出变量和系统方程组成状态变量表示系统的内部状态,输入变量表示系统的外部输入,输出变量表示系统的输出系统方程描述了状态变量如何随时间变化,以及输入变量如何影响状态变量和输出变量状态空间模型的原理状态空间模型是一种描状态方程描述了系统的状态空间模型可以用于卡尔曼滤波是一种用于述动态系统的数学模型,状态如何随时间变化,描述各种动态系统,如状态空间模型的估计方它由状态方程和观测方观测方程描述了如何从机器人控制、经济预测、法,它可以从观测数据程组成观测数据中估计系统的信号处理等中估计系统的状态,并状态预测未来的状态状态空间模型的建立观测矩阵描述系统输出信号与状态变量的关系矩阵状态变量描述系统状态的变量输出变量描述系统输出信号的变量状态空间模型描述动态系统的数学模型状态转移矩阵描述系统状态转移的概率矩阵输入变量描述系统输入信号的变量卡尔曼滤波用于状态空间模型的估计和预测状态空间模型的应用机器人控制用于机器人运动控制经济预测用于经济模型预测和决和路径规划策分析添加标题添加标题添加标题添加标题自动驾驶用于车辆定位、导航和生物医学用于生物信号处理和疾路径规划病诊断卡尔曼滤波卡尔曼滤波的定义卡尔曼滤波是一种主要用于解决动态基于状态空间模型,具有稳定性、准确线性最小方差估计系统的状态估计问通过预测和更新两性和实时性等特点算法题个步骤实现状态估计卡尔曼滤波的原理l状态空间模型描述系统动态过程的数学模型l卡尔曼滤波一种基于状态空间模型的最优估计算法l原理通过预测和更新两个步骤,对系统状态进行估计l预测根据系统模型和上一时刻的状态估计,预测下一时刻的状态l更新根据预测结果和实际观测值,更新状态估计l重复以上步骤,直到达到所需的精度或时间限制卡尔曼滤波的实现状态空间模型卡尔曼滤波器卡尔曼滤波算卡尔曼增益描述系统动态用于估计系统法通过迭代用于调整系统过程的数学模状态的最优估计算,更新系状态估计的权型计器统状态估计重,以实现最优估计卡尔曼滤波的应用导航系统用于定位、导航和制导机器人技术用于机器人的定位和导航生物医学用于生物信号处理和生理状态信号处理用于信号去噪和滤波监测控制理论用于控制系统的状态估计和预经济金融用于股票市场预测和金融风险测评估状态空间模型与卡尔曼滤波的比较适用场景比较状态空间模型适用于线性、高斯、无噪声的系统卡尔曼滤波适用于非线性、非高斯、有噪声的系统状态空间模型适用于预测和估计卡尔曼滤波适用于估计和滤波状态空间模型适用于系统建模和仿真卡尔曼滤波适用于实时数据处理和预测优缺点比较状态空间模型优点能够描述系统的动态特性,适合于非线性系统缺点计算复杂度高,需要大量的计算资源优点能够描述系统的动态特性,适合于非线性系统缺点计算复杂度高,需要大量的计算资源卡尔曼滤波优点计算复杂度低,适合于实时应用缺点只能处理线性系统,对于非线性系统需要线性化处理优点计算复杂度低,适合于实时应用缺点只能处理线性系统,对于非线性系统需要线性化处理实际应用比较状态空间模型适卡尔曼滤波适用状态空间模型在卡尔曼滤波在信用于线性系统,能于非线性系统,能机器人控制、自动号处理、导航等领够描述系统的动态够处理噪声和干扰驾驶等领域有广泛域有广泛应用特性应用THANK YOU汇报人。