卡尔曼滤波器中的 dt

Posted 2023-02-21

【中文标题】卡尔曼滤波器中的 dt

【英文标题】：dt in the Kalman Filter

【发布时间】：2021-06-30 21:59:45

【问题描述】：

我是卡尔曼滤波器的假人。我的问题是关于卡尔曼滤波器预测步骤中的 dt。在使用协方差矩阵和一些不确定性的东西初始化卡尔曼滤波器之后，预测函数通常将 dt 作为输入，但 filterpy 实现不将 dt 作为输入。卡尔曼滤波器是否必须在预测步骤中采用 dt 让我感到困惑。这是 filterpy 的实现： https://github.com/rlabbe/filterpy/blob/master/filterpy/kalman/kalman_filter.py 。另外，我不确定用户是否在调用预测函数之前更新了转换矩阵。

【参考方案1】：

F 是用于离散转换矩阵的符号，因此它已经涉及 dt 并且在您提供的链接中给出的示例代码中可以看到。如果 dt 不是 const F，则您的假设是正确的，应在调用 predict 之前重新计算（在此特定示例中）。有时 dt 可以是 const 并且如果模型是线性 F 只能在过滤器初始化阶段计算一次