线性卡尔曼滤波器在多传感器数据融合中的应用
计算机与社会
2024-07-19 v1 计算工程、金融与科学
摘要
本研究论文深入探讨了线性卡尔曼滤波器（LKF），突出其在合并来自多个传感器数据的重要性。卡尔曼滤波器因其离散数据中对线性滤波问题的递归解决方案而闻名，使其成为动态系统状态估计的理想工具，通过降低测量和过程中的噪声来实现。这一工作聚焦于线性动态系统，因为LKF对系统动力学、测量噪声和初始条件都有特定假设。我们详尽阐述了LKF的原理、假设以及机制，强调其在多传感器数据融合中的实际应用。这种融合对于整合多样化的感性输入至关重要，从而提高状态估计的准确性和可靠性。为说明LKF的实际适用性和灵活性，本文提出了两个物理实例，表明LKF在动态系统中显著提升了精度和稳定性。这两个实例不仅展示了理论概念，也为在多传感器数据融合场景中实现LKF提供了实用见解。我们的讨论凸显了LKF在机器人、导航和信号处理等领域的关键作用。通过结合对LKF理论基础的深入探讨与实际案例的呈现，本文旨在为读者提供全面且易于理解的多传感器数据融合理解。我们的目标是为这一重要研究领域贡献知识，推动数据融合技术的进一步创新和进步，并鼓励其在各种科学和工业领域的广泛采用。
引用
@article{arxiv.2407.13062,
title = {A Gentle Approach to Multi-Sensor Fusion Data Using Linear Kalman Filter},
author = {Parsa Veysi and Mohsen Adeli and Nayerosadat Peirov Naziri and Ehsan Adeli},
journal= {arXiv preprint arXiv:2407.13062},
year = {2024}
}