卡尔曼滤波原理及应用 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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黄小平，王岩编著 著

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• 卡尔曼滤波
• 状态估计
• 导航
• 控制系统
• 信号处理
• 优化算法
• 概率论
• 系统建模
• 传感器融合
• 跟踪滤波

店铺： 文轩网旗舰店

出版社： 电子工业出版社

ISBN：9787121263101

商品编码：1640423170

出版时间：2015-07-01

作  者:黄小平,王岩 编著 定  价:39.8 出 版 社:电子工业出版社 出版日期:2015年07月01日 页  数:179 装  帧:平装 ISBN:9787121263101 ●第1章 绪论1
●1.1 滤波的基础知识1
●1.2 Kalman滤波的背景1
●1.3 Kalman滤波的发展过程2
●1.4 Kalman滤波的应用领域4
●第2章 MATLAB仿真基础6
●2.1 MATLAB简介6
●2.1.1 MATLAB发展历史6
●2.1.2 MATLAB 7.1的系统简介7
●2.1.3 M文件编辑器的使用10
●2.2 数据类型和数组12
●2.2.1 数据类型概述12
●2.2.2 数组的创建13
●2.2.3 数组的属性15
●2.2.4 数组的操作16
●2.2.5 结构体和元胞数组19
●2.3 程序设计21
●2.3.1 条件语句21
●2.3.2 循环语句23
●2.3.3 函数25
●部分目录

内容简介

本书主要介绍数字信号处理中的卡尔曼（Kalman）滤波算法及在相关领域应用。全书共7章。靠前章为绪论。第2章介绍MATLAB算法仿真的编程基础。第3章介绍线性Kalman滤波。第4章讨论扩展Kalman滤波，并介绍其在目标跟踪和制导领域的应用和算法仿真。第5章介绍UKF滤波算法，同时也给出其应用领域内的算法仿真实例。第6章介绍了交互多模型Kalman滤波算法。第7章介绍Simulink环境下，如何通过模块库和S函数构建Kalman滤波器，并给出了系统是线性和非线性两种情况的滤波器设计方法。 黄小平,王岩 编著 黄小平，男，1984年生，现为高校教师，毕业于北京航空航天大学控制科学与工程专业，长期从事物联网、传感网的目标定位和跟踪技术研究，擅长Kalman滤波等状态估计算法。

《精准测量：传感器融合与状态估计的艺术》 在现代科技飞速发展的浪潮中，数据的爆炸式增长对我们理解和驾驭物理世界提出了前所未有的挑战。从自动驾驶汽车的精确导航，到工业机器人手臂的精细操作，再到无人机在复杂环境下的稳定飞行，这一切都离不开对传感器所提供海量信息的有效处理和整合。我们身处一个由各种传感器编织而成的感知网络之中：摄像头捕捉视觉信息，雷达探测距离和速度，激光雷达描绘三维景象，惯性测量单元（IMU）感知运动状态，GPS提供全球定位……这些传感器如同我们眼睛、耳朵和触觉的延伸，为系统提供了认识外部环境的关键线索。 然而，现实世界的传感器并非完美无瑕。它们会受到噪声的干扰，存在各自的测量误差，甚至在某些情况下可能失效。单一传感器的信息往往是片面的，无法提供一个完整、准确和可靠的系统状态描述。例如，GPS信号在室内或隧道中会丢失；IMU的测量会随时间累积误差，导致姿态漂移；摄像头可能受到光照变化、遮挡或恶劣天气的影响。如果仅依赖任何一种传感器，系统将面临巨大的不确定性和潜在的危险。 《精准测量：传感器融合与状态估计的艺术》正是为了解决这一核心难题而生。本书深入探讨了如何将来自不同来源、具有不同特性和精度的传感器数据进行有机融合，从而构建一个比任何单一传感器都更加全面、准确和鲁棒的系统状态估计。它不仅仅是简单地将数据堆砌在一起，而是一门将数学、统计学和工程学原理融会贯通的艺术，旨在从纷繁复杂、充满噪声的数据流中提炼出真实、可靠的系统运动、姿态、位置以及其他关键状态信息。 本书的起点在于理解信息的价值和不确定性。我们将从信息论的基础出发，审视不同传感器输出的“信息量”及其固有的“噪声”是如何影响我们对真实世界的认知的。本书强调，有效的传感器融合并非追求极致的精度，而是要在各种不确定性中找到最佳的平衡点，实现“最优估计”。这种最优性体现在多个层面：它能够最大程度地减少估计误差，提高系统的稳定性和可靠性，并在资源有限的情况下做出最明智的决策。 本书的第二部分将聚焦于状态估计这一核心技术。我们将首先介绍基础的统计学概念，如概率分布、随机变量、期望和方差，它们是理解不确定性的基石。在此基础上，我们将逐步深入到卡尔曼滤波（Kalman Filter）及其各种变种。虽然我们不会直接剖析卡尔曼滤波的数学推导过程，但本书将充分阐释其背后的核心思想：如何利用系统的动态模型来预测其未来状态，并如何结合当前的测量值来“修正”这一预测，从而得到一个更优的估计。卡尔曼滤波之所以成为经典，在于它能够处理线性的动态系统和高斯噪声，并在数学上证明其估计结果是最小均方误差意义下的最优解。 然而，现实世界的系统往往是非线性的，其噪声分布也可能不是高斯型的。因此，本书将重点介绍扩展卡尔曼滤波（Extended Kalman Filter, EKF）和无迹卡尔曼滤波（Unscented Kalman Filter, UKF）。EKF通过线性化非线性模型来近似应用卡尔曼滤波的框架，而UKF则采用一种更为优雅和鲁棒的方式，通过一组精心选择的“sigma点”来逼近概率分布，从而在非线性系统中实现更精确的状态估计。我们将详细讨论这两种方法的适用场景、优缺点以及实际应用中的调优技巧。 除了基于滤波的方法，本书还将介绍粒子滤波（Particle Filter）。与卡尔曼滤波依赖高斯分布假设不同，粒子滤波采用蒙特卡洛方法，通过大量的“粒子”来表示概率分布，因此能够处理任意形式的非线性系统和非高斯噪声。本书将深入剖析粒子滤波的工作原理，包括样本的生成、权重的更新以及重采样机制，并探讨其在复杂环境下的优势，例如在目标跟踪、SLAM（Simultaneous Localization and Mapping）等领域的应用。 在掌握了核心的状态估计算法后，本书将进入传感器融合的具体实践。我们将分析不同类型传感器（如视觉传感器、激光雷达、IMU、GPS、轮式编码器等）的测量特性、误差模型以及如何将其转化为状态估计算法可以理解的形式。本书将详细介绍如何构建传感器融合系统，包括： 数据预处理与校准： 如何对原始传感器数据进行噪声过滤、尺度缩一、坐标系变换等操作，确保数据的可用性和一致性。 多传感器数据关联： 如何判断来自不同传感器的数据是否属于同一个物理实体或事件，这是实现有效融合的关键步骤。 信息融合的层次： 探讨“早期融合”（在原始数据层面融合）和“晚期融合”（在估计结果层面融合）的优劣，以及根据具体应用场景选择合适策略。 系统建模： 如何建立被估计系统的动态模型（例如，车辆的运动模型、机器人的动力学模型），以及如何将传感器测量模型纳入其中。 本书还特别关注在资源受限环境下的状态估计。在许多嵌入式系统和移动设备中，计算资源和存储空间是宝贵的。我们将探讨如何设计轻量级的状态估计算法，如何在保证性能的前提下优化计算复杂度，以及如何利用硬件加速等技术。 此外，《精准测量：传感器融合与状态估计的艺术》还将触及一些高级主题，为读者提供更广阔的视野。例如： SLAM（Simultaneous Localization and Mapping）： 在未知环境中，如何同时估计自身的位置并构建环境地图，这是机器人和自动驾驶领域的基石。 多目标跟踪（Multiple Object Tracking, MOT）： 如何在包含多个移动目标的环境中，独立地跟踪每一个目标，并处理目标的出现、消失和身份切换。 视觉惯性里程计（Visual-Inertial Odometry, VIO）： 如何结合摄像头和IMU的数据，实现高精度、高鲁棒性的局部定位。 概率机器人学（Probabilistic Robotics）： 从更普遍的概率框架出发，理解机器人感知、定位、导航和控制的理论基础。 本书并非仅仅停留在理论层面，而是强调实际应用。我们将通过一系列案例分析，展示如何将这些先进的传感器融合与状态估计技术应用于自动驾驶、无人机导航、智能制造、虚拟现实、机器人操作等多个前沿领域。这些案例将帮助读者理解理论知识如何转化为解决实际问题的强大工具，并学习在真实世界复杂场景下的工程实践经验。 《精准测量：传感器融合与状态估计的艺术》的读者对象广泛，包括但不限于： 对机器学习、计算机视觉、机器人学、控制理论等领域感兴趣的学生和研究人员。 从事自动驾驶、智能制造、航空航天、智能安防等行业的技术工程师和项目经理。 希望提升系统感知能力和决策精度的开发者和产品设计者。 本书力求以清晰的逻辑、深入浅出的讲解和丰富的案例，带领读者一步步掌握传感器融合与状态估计的精髓，理解其背后的数学原理和工程实现，最终能够独立设计和实现高鲁棒性、高精度的系统感知与定位解决方案。掌握这些技术，就如同获得了在复杂多变的世界中“看得更清、跑得更稳”的能力，为构建更智能、更自主的未来奠定坚实的基础。

评分☆☆☆☆☆

在翻阅这本书的过程中，我最深刻的感受是作者在讲解方法上的独具匠心。他并非简单地罗列公式和定理，而是通过生动形象的比喻和清晰的逻辑链条，将原本抽象复杂的概念变得易于理解。比如，在介绍卡尔曼滤波的预测和更新过程时，作者巧妙地运用了“信息更新”和“状态修正”的类比，让读者能够直观地感受到滤波器的运作机制。书中的图表设计也是一大亮点，每一个图都经过精心绘制，准确地反映了算法的原理和数据流向，配合文字说明，能够极大地提升阅读效率。我尤其欣赏作者在处理不同应用场景时的灵活性，他不仅讲解了通用模型，还针对特定领域（例如导航、目标跟踪等）提供了具体的模型构建和参数设置指导，这对于希望将卡尔曼滤波应用于实际工程问题的读者来说，无疑是宝贵的财富。尽管我并非初学者，但依然在这本书中获得了新的启发和更深的理解，这正是优秀技术书籍的魅力所在。

评分☆☆☆☆☆

这本书的出版，对于我这样一位长期在学术界深耕的研究者来说，无疑是雪中送炭。作者在梳理卡尔曼滤波发展脉络方面做得十分出色，不仅回顾了经典算法，还对近年来新兴的变种和优化方法进行了详实的介绍，展现了卡尔曼滤波领域的最新研究动态。书中对各个模型的优缺点分析得非常透彻，并且提供了大量的参考文献，方便读者追溯到原始文献进行更深入的研究。我尤其关注书中关于卡尔曼滤波在复杂系统和非线性系统中的应用，以及作者对一些前沿问题的探讨，例如鲁棒性、自适应性等。这对于我撰写学术论文和指导研究生非常有帮助。书中的数学推导严谨且逻辑清晰，关键步骤都提供了详细的证明，这对于学术研究来说至关重要。总的来说，这本书不仅是一本优秀的科普读物，更是一部值得反复研读的学术参考书，它为我的研究工作提供了宝贵的理论支撑和思路启迪。

评分☆☆☆☆☆

这本书的装帧设计非常精美，封面采用了深邃的蓝色，配以简洁的白色书名，给人一种专业且沉静的感觉，仿佛置身于浩瀚的数学海洋中。我拿到这本书时，首先被它的纸张质量所吸引，触感细腻，厚度适中，油墨印刷清晰，字迹隽永，阅读起来眼睛不易疲劳。从目录上看，涵盖了从基础概念到高级应用的广泛内容，让我对它充满了期待。我特别关注书中对数学公式的呈现方式，是否清晰易懂，是否配有充分的推导过程和图示，这是衡量一本理论书籍质量的重要标准。同时，我也会留意作者在讲解过程中是否能够循序渐进，由浅入深，让初学者也能逐步掌握核心要领。此外，书中案例的选取也是我关注的焦点，是否能够贴近实际应用场景，是否具有代表性，能否帮助读者将理论知识转化为实践技能。总的来说，这本书从外观到内容框架都展现出一种严谨的学术态度，让人忍不住想要深入其中，探索卡尔曼滤波的奥秘。

评分☆☆☆☆☆

作为一名多年从事信号处理工作的工程师，我对卡尔曼滤波的应用有着浓厚的兴趣。这本书在理论阐述之外，对于实际应用环节的处理尤为到位。书中提供的代码示例，无论是 MATLAB 还是 Python，都经过了严格的测试，并且注释详尽，方便读者直接运行和修改。我特别看重这一点，因为很多时候，理论的掌握需要通过实践来巩固。这本书在这方面做得非常出色，它能够帮助读者快速搭建起自己的仿真环境，并验证算法的有效性。此外，书中对于不同变种卡尔曼滤波（如扩展卡尔曼滤波、无迹卡尔曼滤波）的介绍，也让我的视野更加开阔，认识到卡尔曼滤波并非一成不变，而是能够根据具体问题进行优化的。我还会关注书中对于滤波性能评估方法的讲解，比如均方误差、收敛速度等，这些都是衡量滤波器好坏的关键指标。总而言之，这本书为我提供了一个从理论到实践的完整路径，让我能够更自信地将卡尔曼滤波技术应用到我的工作中。

评分☆☆☆☆☆

从一个渴望学习新知识的在校学生的角度来看，这本书无疑是一本不可多得的教材。作者在编写时充分考虑到了读者的学习曲线，从最基础的概率论、随机过程知识点开始回顾，为后续的卡尔曼滤波理论打下了坚实的基础。我最欣赏的是书中大量的习题，每一章后面都有不同难度的练习题，这不仅能帮助我巩固所学知识，还能锻炼我的解题能力。更重要的是，书中还提供了一些启发性的思考题，引导我去探索卡尔曼滤波更深层次的内涵和未来的发展方向。我对于书中关于“降维卡尔曼滤波”和“粒子滤波”的章节尤其感兴趣，这些内容让我看到了卡尔曼滤波的更多可能性，也激发了我进一步深入研究的动力。这本书的语言风格也十分亲切，没有过多生硬的学术术语，而是用一种娓娓道来的方式讲解，让学习过程充满了乐趣。