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最近在做一个机器人位置校正的试验,想用卡尔曼滤波来校正机器人行走的下一个位置.位置推演模型为X（k+1）=X(k)+S*cos(a);Y(k+1)=Y(k)+S*sin(a);已知的是S和a,那么我怎么确定状态转移矩阵和观测
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最近在做一个机器人位置校正的试验,想用卡尔曼滤波来校正机器人行走的下一个位置.位置推演模型为X（k+1）=X(k)+S*cos(a); Y(k+1)=Y(k)+S*sin(a); 已知的是S和a,那么我怎么确定状态转移矩阵和观测矩阵.还有卡尔曼滤波中的协方差是怎么求的?
▼优质解答
答案和解析
状态转移矩阵是和机器人的运动方式有关,匀速的和匀加速的矩阵维数是不同的,协方差阵是每一次观测的值Zk和预测值Xk之间的差值的协方差组成的
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