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我對卡爾曼濾波器的世界很陌生，所以我對此有些懷疑。我將用一個簡單的案例研究：，如果我們有一個地方體與可變加速移動1個維的世界，難道可以估算其當前位置和速度與卡爾曼濾波器？（因爲加速度計測量可能很嘈雜）。我發現了很多例子，但他們使用其他類型的跟蹤技術，如GPS。我想了解一個加速度計是否足以估計狀態以及如何設置卡爾曼濾波器。預先感謝您，米歇爾

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使用IMU進行短期位置跟蹤

因此，我對IMU的短期位置跟蹤進行了相當多的研究，但似乎無法找到任何相關信息。許多人說，用加速度計跟蹤位置是不可能的，但所有這些都是在長期位置跟蹤的背景下。我只是在尋找不到一秒的東西。我GOOGLE了四周，發現這個視頻：https://www.youtube.com/watch?v=htoBvSq8jLA 他與IMU這樣做，但是當我把加速的雙重積分，其得到真正的混亂。有關如何解決這個問題的任何建

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在javascript中使用卡爾曼濾波器接收RSSI和dbm濾波

我想將接收到的RSSI信號濾波爲更準確的信號。我們對「卡爾曼濾波器」做了大量的研究。但我們的結果似乎是我們所有RSSI信號的平均值。是否有可能需要手動確定「測量噪音」和「過程噪音」？否則我認爲我不瞭解卡爾曼濾波器的工作過程。任何幫助？有人可以解釋如何使用它？特別是在我們的情況下，試圖將某人的智能手機定位在特定的房間中。所以必須減小噪聲才能從RSSI中獲得正確的距離。

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將如何方程式變換，如果卡爾曼濾波器的輸入變量是隨機變量

假設我們有一個線性動態系統，我們使用最常用的在線教程中的公式。例如： x_k = Ax_{k-1} + Bu_{k – 1} + w_{k – 1} z_k = Hx_k + v_k 所以我們得到的是： x^k = Ax^{k-1} + Bu^{k – 1} P_k = AP_{k-1}A^T + Q 這裏我們似乎假設輸入變量u_k不是一個隨機變量。如果u_k是一個隨機變量會怎麼樣？

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帶有100個包含噪聲的數據樣本的卡爾曼濾波器

如果我有一系列的觀察結果，比如說100個x和y樣本。這足以預測對應於x值的第101個y嗎？我可以使用100個樣本的這些數據的某些部分來更新某些值（考慮到存在噪聲並且某些數據可能損壞）？

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卡爾曼濾波傳感器融合用於FALL檢測：加速度計+陀螺儀

我想了解傳感器融合的過程並且還有卡爾曼濾波。我的目標是使用加速度計和陀螺儀檢測設備的跌落。在大多數的文件，如this one的，它提到如何克服漂移由於陀螺儀和噪音由於加速度計。最終，傳感器融合爲我們提供了更好的滾動，俯仰和偏航測量，而不是更好的加速度。是否有可能通過傳感器融合獲得更好的「加速度結果」，並將其用於「跌倒檢測」？只有更好的滾動，偏航和俯仰不足以檢測到摔倒。然而，這source建

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更新置信度分佈賦予了measurment

如果給出：，機器人傳感器檢測的對象的概率分佈，因爲它是在一個位置P（Z | X）。先驗概率，該機器人是在任何位置由機器人傳感器作出的實際觀察，並要求以更新給定這一觀察的概率分佈，用什麼方法將一個使用？，我不知道我是否應該使用貝葉斯過濾器，卡爾曼濾波，或者如果我在思考這個問題。爲例：如果機器人可沿所述數字線1-7移動，以在x = 4站立輪詢。機器人可以分辨輪詢是在其左側，右側還是前方（

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WSO2 CEP中卡爾曼濾波器的輸入和輸出參數的含義是什麼？

我想在WSO2 CEP 4.2.0中獲得關於輸入（名稱：measuredValue，measuredChangingRate，measurementNoiseSD和timestamp）和輸出（2個值）的一些信息Kalman Filter Extension。我找不到任何類型的文檔。我認爲measuredValue是要過濾的值，timestamp是關於measuredValue獲取時刻的數字標籤;

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MRPT（移動機器人編程工具包）卡爾曼濾波器

我是新來的SLAM域。最近我找到了Mobile Robot Programming Toolkit，我想學習擴展卡爾曼濾波器。但令人沮喪的是，我認爲對我來說，示例bayesianTracking/test.cpp有點複雜。所以，我適應它來解決以下一個簡單的問題： Radar Tracking 此示例跟蹤飛行器假定恆定的速度和高度的位置的裝置，以及我們的aircraft.That傾斜距離的測量需

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從加速度計和陀螺儀（IMU）獲取軌跡

我很清楚this question的存在，但我的情況會有所不同。我也知道這種方法可能存在重大的錯誤，但我想理論上也理解配置。我有一些基本問題，我很難清楚地回答自己。關於加速度計和陀螺儀有很多信息，但我仍然沒有找到一些基本屬性的「基本原理」的解釋。所以我有一個包含加速計和陀螺儀的平板傳感器。還有一個我現在跳過的磁力計。加速度計根據傳感器的固定座標系在每個時間t給出關於臨時加速度矢量a =（ax