卡尔曼滤波流程图
时间: 2025-05-14 15:01:03 浏览: 31
### 卡尔曼滤波算法流程图解析
卡尔曼滤波是一种用于动态系统状态估计的经典算法,其核心在于通过一系列测量数据来最小化预测误差。以下是基于引用内容构建的卡尔曼滤波基本流程图及其解释。
#### 基本卡尔曼滤波流程
1. **初始化**
初始化状态向量 \( \hat{x}_0 \) 和误差协方差矩阵 \( P_0 \)[^1]。
2. **时间更新(外推阶段)**
- 使用状态外推方程预测下一时刻的状态:
\[
\hat{x}_{k|k-1} = F_k \hat{x}_{k-1|k-1}
\][^1]
- 更新先验误差协方差矩阵:
\[
P_{k|k-1} = F_k P_{k-1|k-1} F_k^T + Q_k
\]
3. **测量更新(校正阶段)**
- 计算卡尔曼增益:
\[
K_k = P_{k|k-1} H_k^T (H_k P_{k|k-1} H_k^T + R_k)^{-1}
\]
- 利用测量值更新状态估计:
\[
\hat{x}_{k|k} = \hat{x}_{k|k-1} + K_k (z_k - H_k \hat{x}_{k|k-1})
\]
- 更新后验误差协方差矩阵:
\[
P_{k|k} = (I - K_k H_k) P_{k|k-1}
\]
4. **循环迭代**
将当前时刻的结果作为下一次的时间更新输入,重复上述过程。
---
#### 扩展卡尔曼滤波(EKF)
对于非线性系统,扩展卡尔曼滤波通过对非线性函数进行一阶泰勒展开实现近似线性化处理[^2]。具体步骤如下:
1. 非线性状态转移方程和观测方程分别表示为:
\[
f(x_{k-1}) \quad \text{和} \quad h(x_k)
\]
2. 对这两个方程在当前状态点处求导,获得雅可比矩阵 \( F_k \) 和 \( H_k \),并将其代入标准卡尔曼滤波框架中完成状态估计。
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#### 无迹卡尔曼滤波(UKF)
为了减少扩展卡尔曼滤波中的线性化误差,无迹卡尔曼滤波采用了一种全新的方法——无迹变换(Unscented Transform, UT),该方法的核心思想是选取一组特定的样本点(Sigma Points)来逼近原始概率分布[^3]。主要步骤包括:
1. **生成 Sigma 点集合**
根据当前状态均值和协方差矩阵生成一组加权的 Sigma 点。
2. **传播 Sigma 点**
将这些 Sigma 点通过非线性函数传递到下一个时刻。
3. **重构状态和协方差**
利用加权平均重新计算状态均值和协方差矩阵。
4. **更新卡尔曼增益及状态估计**
类似于 EKF 的测量更新部分,但使用的是经过无迹变换后的统计特性。
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### 流程图示例
以下是一个简单的卡尔曼滤波算法流程图描述:
```plaintext
+-------------------+
| 初始化 |
| (状态、协方差) |
+-------------------+
↓
+-------------------+
| 时间更新(预测) |
| (状态外推、协方差)|
+-------------------+
↓
+-------------------+
| 测量更新(校正) |
| (卡尔曼增益、状态修正)|
+-------------------+
↓
+-------------------+
| 循环至下一时刻 |
+-------------------+
```
如果涉及非线性系统,则可以进一步细化为 EKF 或 UKF 版本的具体操作。
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