卡爾曼濾波原理及應用 下載 mobi epub pdf 電子書 在線閱讀 2026

作  者:黃小平,王岩 編著 定  價:39.8 齣 版 社:電子工業齣版社 齣版日期:2015年07月01日 頁  數:179 裝  幀:平裝 ISBN:9787121263101 ●第1章 緒論1
●1.1 濾波的基礎知識1
●1.2 Kalman濾波的背景1
●1.3 Kalman濾波的發展過程2
●1.4 Kalman濾波的應用領域4
●第2章 MATLAB仿真基礎6
●2.1 MATLAB簡介6
●2.1.1 MATLAB發展曆史6
●2.1.2 MATLAB 7.1的係統簡介7
●2.1.3 M文件編輯器的使用10
●2.2 數據類型和數組12
●2.2.1 數據類型概述12
●2.2.2 數組的創建13
●2.2.3 數組的屬性15
●2.2.4 數組的操作16
●2.2.5 結構體和元胞數組19
●2.3 程序設計21
●2.3.1 條件語句21
●2.3.2 循環語句23
●2.3.3 函數25
●部分目錄

內容簡介

本書主要介紹數字信號處理中的卡爾曼（Kalman）濾波算法及在相關領域應用。全書共7章。靠前章為緒論。第2章介紹MATLAB算法仿真的編程基礎。第3章介紹綫性Kalman濾波。第4章討論擴展Kalman濾波，並介紹其在目標跟蹤和製導領域的應用和算法仿真。第5章介紹UKF濾波算法，同時也給齣其應用領域內的算法仿真實例。第6章介紹瞭交互多模型Kalman濾波算法。第7章介紹Simulink環境下，如何通過模塊庫和S函數構建Kalman濾波器，並給齣瞭係統是綫性和非綫性兩種情況的濾波器設計方法。 黃小平,王岩 編著 黃小平，男，1984年生，現為高校教師，畢業於北京航空航天大學控製科學與工程專業，長期從事物聯網、傳感網的目標定位和跟蹤技術研究，擅長Kalman濾波等狀態估計算法。

《精準測量：傳感器融閤與狀態估計的藝術》 在現代科技飛速發展的浪潮中，數據的爆炸式增長對我們理解和駕馭物理世界提齣瞭前所未有的挑戰。從自動駕駛汽車的精確導航，到工業機器人手臂的精細操作，再到無人機在復雜環境下的穩定飛行，這一切都離不開對傳感器所提供海量信息的有效處理和整閤。我們身處一個由各種傳感器編織而成的感知網絡之中：攝像頭捕捉視覺信息，雷達探測距離和速度，激光雷達描繪三維景象，慣性測量單元（IMU）感知運動狀態，GPS提供全球定位……這些傳感器如同我們眼睛、耳朵和觸覺的延伸，為係統提供瞭認識外部環境的關鍵綫索。 然而，現實世界的傳感器並非完美無瑕。它們會受到噪聲的乾擾，存在各自的測量誤差，甚至在某些情況下可能失效。單一傳感器的信息往往是片麵的，無法提供一個完整、準確和可靠的係統狀態描述。例如，GPS信號在室內或隧道中會丟失；IMU的測量會隨時間纍積誤差，導緻姿態漂移；攝像頭可能受到光照變化、遮擋或惡劣天氣的影響。如果僅依賴任何一種傳感器，係統將麵臨巨大的不確定性和潛在的危險。 《精準測量：傳感器融閤與狀態估計的藝術》正是為瞭解決這一核心難題而生。本書深入探討瞭如何將來自不同來源、具有不同特性和精度的傳感器數據進行有機融閤，從而構建一個比任何單一傳感器都更加全麵、準確和魯棒的係統狀態估計。它不僅僅是簡單地將數據堆砌在一起，而是一門將數學、統計學和工程學原理融會貫通的藝術，旨在從紛繁復雜、充滿噪聲的數據流中提煉齣真實、可靠的係統運動、姿態、位置以及其他關鍵狀態信息。 本書的起點在於理解信息的價值和不確定性。我們將從信息論的基礎齣發，審視不同傳感器輸齣的“信息量”及其固有的“噪聲”是如何影響我們對真實世界的認知的。本書強調，有效的傳感器融閤並非追求極緻的精度，而是要在各種不確定性中找到最佳的平衡點，實現“最優估計”。這種最優性體現在多個層麵：它能夠最大程度地減少估計誤差，提高係統的穩定性和可靠性，並在資源有限的情況下做齣最明智的決策。 本書的第二部分將聚焦於狀態估計這一核心技術。我們將首先介紹基礎的統計學概念，如概率分布、隨機變量、期望和方差，它們是理解不確定性的基石。在此基礎上，我們將逐步深入到卡爾曼濾波（Kalman Filter）及其各種變種。雖然我們不會直接剖析卡爾曼濾波的數學推導過程，但本書將充分闡釋其背後的核心思想：如何利用係統的動態模型來預測其未來狀態，並如何結閤當前的測量值來“修正”這一預測，從而得到一個更優的估計。卡爾曼濾波之所以成為經典，在於它能夠處理綫性的動態係統和高斯噪聲，並在數學上證明其估計結果是最小均方誤差意義下的最優解。 然而，現實世界的係統往往是非綫性的，其噪聲分布也可能不是高斯型的。因此，本書將重點介紹擴展卡爾曼濾波（Extended Kalman Filter, EKF）和無跡卡爾曼濾波（Unscented Kalman Filter, UKF）。EKF通過綫性化非綫性模型來近似應用卡爾曼濾波的框架，而UKF則采用一種更為優雅和魯棒的方式，通過一組精心選擇的“sigma點”來逼近概率分布，從而在非綫性係統中實現更精確的狀態估計。我們將詳細討論這兩種方法的適用場景、優缺點以及實際應用中的調優技巧。 除瞭基於濾波的方法，本書還將介紹粒子濾波（Particle Filter）。與卡爾曼濾波依賴高斯分布假設不同，粒子濾波采用濛特卡洛方法，通過大量的“粒子”來錶示概率分布，因此能夠處理任意形式的非綫性係統和非高斯噪聲。本書將深入剖析粒子濾波的工作原理，包括樣本的生成、權重的更新以及重采樣機製，並探討其在復雜環境下的優勢，例如在目標跟蹤、SLAM（Simultaneous Localization and Mapping）等領域的應用。 在掌握瞭核心的狀態估計算法後，本書將進入傳感器融閤的具體實踐。我們將分析不同類型傳感器（如視覺傳感器、激光雷達、IMU、GPS、輪式編碼器等）的測量特性、誤差模型以及如何將其轉化為狀態估計算法可以理解的形式。本書將詳細介紹如何構建傳感器融閤係統，包括： 數據預處理與校準： 如何對原始傳感器數據進行噪聲過濾、尺度縮一、坐標係變換等操作，確保數據的可用性和一緻性。 多傳感器數據關聯： 如何判斷來自不同傳感器的數據是否屬於同一個物理實體或事件，這是實現有效融閤的關鍵步驟。 信息融閤的層次： 探討“早期融閤”（在原始數據層麵融閤）和“晚期融閤”（在估計結果層麵融閤）的優劣，以及根據具體應用場景選擇閤適策略。 係統建模： 如何建立被估計係統的動態模型（例如，車輛的運動模型、機器人的動力學模型），以及如何將傳感器測量模型納入其中。 本書還特彆關注在資源受限環境下的狀態估計。在許多嵌入式係統和移動設備中，計算資源和存儲空間是寶貴的。我們將探討如何設計輕量級的狀態估計算法，如何在保證性能的前提下優化計算復雜度，以及如何利用硬件加速等技術。 此外，《精準測量：傳感器融閤與狀態估計的藝術》還將觸及一些高級主題，為讀者提供更廣闊的視野。例如： SLAM（Simultaneous Localization and Mapping）： 在未知環境中，如何同時估計自身的位置並構建環境地圖，這是機器人和自動駕駛領域的基石。 多目標跟蹤（Multiple Object Tracking, MOT）： 如何在包含多個移動目標的環境中，獨立地跟蹤每一個目標，並處理目標的齣現、消失和身份切換。 視覺慣性裏程計（Visual-Inertial Odometry, VIO）： 如何結閤攝像頭和IMU的數據，實現高精度、高魯棒性的局部定位。 概率機器人學（Probabilistic Robotics）： 從更普遍的概率框架齣發，理解機器人感知、定位、導航和控製的理論基礎。 本書並非僅僅停留在理論層麵，而是強調實際應用。我們將通過一係列案例分析，展示如何將這些先進的傳感器融閤與狀態估計技術應用於自動駕駛、無人機導航、智能製造、虛擬現實、機器人操作等多個前沿領域。這些案例將幫助讀者理解理論知識如何轉化為解決實際問題的強大工具，並學習在真實世界復雜場景下的工程實踐經驗。 《精準測量：傳感器融閤與狀態估計的藝術》的讀者對象廣泛，包括但不限於： 對機器學習、計算機視覺、機器人學、控製理論等領域感興趣的學生和研究人員。 從事自動駕駛、智能製造、航空航天、智能安防等行業的技術工程師和項目經理。 希望提升係統感知能力和決策精度的開發者和産品設計者。 本書力求以清晰的邏輯、深入淺齣的講解和豐富的案例，帶領讀者一步步掌握傳感器融閤與狀態估計的精髓，理解其背後的數學原理和工程實現，最終能夠獨立設計和實現高魯棒性、高精度的係統感知與定位解決方案。掌握這些技術，就如同獲得瞭在復雜多變的世界中“看得更清、跑得更穩”的能力，為構建更智能、更自主的未來奠定堅實的基礎。