卡尔曼滤波理论及在机器人中的应用研究

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卡尔曼滤波提供了一种高效可计算的方法来估计过程的状态,并使估计均方误差最小,它在用于线性离散随机系统中具有滤除噪声的能力以及很好的收敛性。经试验表明,在机器人足球比赛中使用卡尔曼滤波,克服了视觉传感器采集回来的数据含有大量噪声的问题,因此能够更好地进行自我定位,执行上层策略,大大提高了准确性,减少了误差。
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