カルマンフィルターの概要

カルマンフィルターに関する優れた入門書は何ですか？私は多くの例と実践的なテクニックが好きですが、理論は好きではありません。

私がこれまでに見つけた例で最も人間が読めるイントロは、SIGGRAPHコースパックです。

[ 欠落した観測が存在する場合のEstimateからの@ Vincent-Zoonekyndによるコメントの再投稿]：ロボットの位置を推定するためのカルマンフィルターの非常に簡単な紹介です（位置は推定しようとしているパラメーターと考えてください）。 ：sites.google.com/site/udacitymirrorcs373/cs-373/unit-2（冒頭の一部をスキップし、無関係です。カルマンフィルターの非パラメトリックな代替案を提示する、前の講義と次の講義を確認してください） ：ヒストグラムフィルターとパーティクルフィルター）。

高度なカルマンフィルタリング、最小二乗、モデリング： Bruce Gibbsによる実用的なハンドブックには、例が豊富に盛り込まれています。

私が好きではない本は、カルマンフィルタープライマーです。

Phil Kimの「Kalman Filter for Beginners with Matlab examples」を読んだ後、カルマンをクリアしましたhttp://books.google.co.uk/books?id=W8u_XwAACAAJ&dq=kalman+filter+phil+kim&source=bl&ots=N-I0YhBX_U&sig = pcfeeEGHYmYDr7bockF5kSIMM_s＆hl = ja＆sa = X＆ei = ir5xUM3gM8Op0QWI8YDwDQ＆ved = 0CC4Q6AEwAA この本は、カルマンの実装に移行するために、再帰、移動平均、ローパスフィルターなどの基本的なアイデアから始まります。自分で試すことができるMatlabの例があり、不明確な方法や派生の余地はありません。本はカルマンフィルターを実用的な観点から扱い、すべての数学はより高度な本に任されています。多分この本の後にあなたは専門家ではないでしょうが、確かにあなたは専門家になり始める方法とカルマンをすぐに使う方法を知っているでしょう。

CommandeurとKoopmanによる本「State Space Time Series Analysisの紹介」は、小さく、かなり読みやすくなっています。SsfpackとSTAMPを使用して実装しているため、知識の伝達が難しくなりました。