今天将主要记录一下自己对机器人运动状态估计的学习，粒子滤波与卡尔曼滤波的讲述顺序稍做调整，主要是考虑到学习理解的难度，应该循序渐进。

那么主要讲述纲要如下：

1、卡尔曼滤波(kalman Filter，KF)原理与公式

2、经典卡尔曼滤波应用与简易代码实现

3、扩展卡尔曼滤波(Extended kalman Filter EKF)原理

4、无迹卡尔曼滤波(Unscented Kalman Filter，UKF)原理

至于粒子滤波与蒙特卡罗定位方法，因为和无迹卡尔曼滤波的部分思想有重叠，但又算是另外一种方法。

1、卡尔曼滤波原理与公式

 

 

 

 

2、卡尔曼滤波的案例分析与简易代码实现

  

随手写了一个，验证过单帧推进，具体迭代和需求根据大家使用来Ctrl+C，Ctrl+V，很好理解，不多赘述。

如果应用于多维场景，例如机器人的姿态分析等，涉及到了更多的C++应用，经常使用诸如Eigen，Vector等库，具体应用后续跟进SLAM分析。

3、扩展卡尔曼滤波（Extended kalman Filter EKF）

 

 

 

4、无迹卡尔曼滤波(Unscented Kalman Filter，UKF)

 

 

 

UKF总结

UKF的优点，在于①它本身不具备解析形式的导数和复杂的方程；②它的解算使用基本的线性代数，我们甚至不需要任何关于运动或观测模型的闭环形式，可以理解为黑盒运算。

其与EKF的泰勒一阶展开计算雅克比式计算不同，UKF计算到收敛的代价取决于sigmapoint的选取与初状态的情况。

 

以上便是关于KF，EKF，UKF的理论详解与部分几何化理解，并给出了KF的一个应用参考代码，当系统复杂时，引入更多的约束来参加运算，效果会更好，相关代码可以依据不同需求尝试编写解决。

学无止境，精益求精，在算法工程师的路上越走越远，越挖越深。

转自知乎作者：佳浩（SLAM算法工程师）

链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/395738793

 

阿木实验室致力于为机器人研发提供开源软硬件工具和课程服务，让研发更高效！

 

公众号：阿木实验室 ( 领取免费资料包）

官方淘宝店：阿木实验室（可购买硬件配件）

硬件咨询：yanyue199506（欢迎洽谈合作）

课程咨询：jiayue199506 （免费领取机器人工程师学习计划）

• End -
  
  

技术发展的日新月异，阿木实验室将紧跟技术的脚步，不断把机器人行业最新的技术和硬件推荐给大家。看到经过我们培训的学员在技术上突飞猛进，是我们培训最大的价值。如果你在机器人行业，就请关注我们的公众号，我们将持续发布机器人行业最有价值的信息和技术。