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重庆招聘一般上什么网站,wordpress 入侵视频教程,tint wordpress,asp网站图片轮播代码在卡尔曼滤波中#xff0c;观测值和预测值的权重由 卡尔曼增益 动态决定。这个权重不是固定的#xff0c;而是根据两者当前的不确定性#xff08;误差大小#xff09;实时计算得出。核心规则#xff1a;谁更可靠#xff0c;就赋予更高权重1. 权重计算公式#xff08;直观…在卡尔曼滤波中观测值和预测值的权重由卡尔曼增益动态决定。这个权重不是固定的而是根据两者当前的不确定性误差大小实时计算得出。核心规则谁更可靠就赋予更高权重1. 权重计算公式直观理解卡尔曼增益 K 预测的不确定性 / (预测的不确定性 观测的不确定性)2. 三种典型情况情况预测不确定性观测不确定性卡尔曼增益 K权重分配最终估计偏向GPS信号极好观测很准大很小接近 1观测值权重高强烈信任观测值用观测值大幅修正预测运动模型极准预测很准很小大接近 0预测值权重高强烈信任预测值用观测值微调预测两者误差相当中等中等约 0.5均衡权重取两者折中值3. 具体计算过程简化版预测的不确定性 P_pred预测协方差 观测的不确定性 R观测噪声协方差 卡尔曼增益 K P_pred / (P_pred R) 最终估计值 预测值 K × (观测值 - 预测值) 观测值权重 ≈ K 预测值权重 ≈ 1-K4. 实际例子假设预测位置是 x100米观测位置是 x110米K 10/(101) ≈ 0.91最终位置 100 0.91×(110-100) ≈ 109.1米 → 很接近观测值K 1/(110) ≈ 0.09最终位置 100 0.09×(110-100) ≈ 100.9米 → 很接近预测值5. 关键点不确定性是动态变化的每轮迭代都会更新预测的不确定性P_pred权重自动调节无需人工设置完全由数据驱动数学上最优在高斯噪声假设下这种权重分配能给出最小均方误差估计一句话总结卡尔曼滤波通过实时比较预测和观测两者的误差大小自动将更高的权重分配给当前更可靠的信息源——如果观测更准就多信观测如果预测更准就多信预测。