大家好，小编来为大家解答以下问题，卡尔曼滤波器的作用是什么，卡尔曼滤波器五个公式，现在让我们一起来看看吧！
卡尔曼滤波算法是什么？
卡尔曼滤波是一个滤波算法，应用非常广泛，它是一种结合先验经验、测量更新的状态估计算法，卡尔曼滤波器是在估计线性系统状态的过程中，以最小均方误差为目的而推导出的几个递推数学等式。
卡尔曼过程中要用到的概念。即什么是协方差，它有什么含义，以及什么叫最小均方误差估计，什么是多元高斯分布。如果对这些有了了解，可以跳过，直接到下面的分割线。
均方误差：
它是"误差"的平方的期望值（误差就是每个估计值与真实值的差），也就是多个样本的时候，均方误差等于每个样本的误差平方再乘以该样本出现的概率的和。
方差：
方差是描述随机变量的离散程度，是变量离期望值的距离。
注意:
两者概念上稍有差别，当你的样本期望值就是真实值时，两者又完全相同。最小均方误差估计就是指估计参数时要使得估计出来的模型和真实值之间的误差平方期望值最小。
如何通俗并尽可能详细解释卡尔曼滤波？
卡尔曼滤波（Kalman filtering）一种利用线性系统状态方程，通过系统输入输出观测数据，对系统状态进行最优估计的算法。由于观测数据中包括系统中的噪声和干扰的影响，所以最优估计也可看作是滤波过程。
斯坦利·施密特(Stanley Schmidt)首次实现了卡尔曼滤波器。卡尔曼在NASA埃姆斯研究中心访问时，发现他的方法对于解决阿波罗计划的轨道预测很有用，后来阿波罗飞船的导航电脑使用了这种滤波器。 关于这种滤波器的论文由Swerling (1958), Kalman (1960)与 Kalman and Bucy (1961)发表。
数据滤波是去除噪声还原真实数据的一种数据处理技术, Kalman滤波在测量方差已知的情况下能够从一系列存在测量噪声的数据中，估计动态系统的状态. 由于, 它便于计算机编程实现, 并能够对现场采集的数据进行实时的更新和处理, Kalman滤波是目前应用最为广泛的滤波方法, 在通信, 导航, 制导与控制等多领域得到了较好的应用。
卡尔曼滤波和mpc区别
卡尔曼滤波和MPC（Model Predictive Control）是两种经典的控制算法，它们的应用场景不同，且具有不同的控制目标。
卡尔曼滤波主要用于估计状态变量，属于一种基于贝叶斯理论的最优估计算法。它通过对观测数据和系统模型进行融合，可以及时地估计出系统的状态，并降低因噪声等因素引起的测量误差。卡尔曼滤波广泛应用于导航、目标跟踪、机器人等系统领域。
MPC主要用于动态系统的控制，通过对未来一段时间内的状态变量进行预测，使得控制器可以快速、准确地响应变化的环境。MPC在每个采样周期内都会对未来一段时间内的系统状态进行预测，并计算出一个优化控制输入，以使得系统在未来的时间内达到预期的控制目标。MPC广泛应用于工业生产、交通运输、电力系统等领域。
因此，卡尔曼滤波和MPC虽然都是控制领域中的经典算法，但它们的应用场景和控制目标不同，需要根据实际情况选择合适的算法。
什么是卡尔曼滤波？
卡尔曼滤波器是一个“optimal recursive data processing algorithm（最优化自回归数据处理算法）”。对于解决很大部分的问题，他是最优，效率最高甚至是最有用的。他的广泛应用已经超过30年，包括机器人导航，控制，传感器数据融合甚至在军事方面的雷达系统以及导弹追踪等等。近年来更被应用于计算机图像处理，例如头脸识别，图像分割，图像边缘检测等等。
卡尔曼滤波器有什么作用？
卡尔曼滤波器是一种由卡尔曼提出的用于时变线性系统的递归滤波器。这个系统可用于包含正交状态变量的微分方程模型来描述，这种滤波器是将过去的测量估计误差合并到新的测量误差中来估计将来的误差。