我有一个关于卡尔曼滤波器的基本理解问题，我还没有找到答案。
假设我想实现一个具有恒定加速度动态的卡尔曼滤波器。
我可以将加速度添加到状态向量和 F 矩阵 - Xt = X(t-1) +Vt+0.5at^2
或者，我可以将加速度添加到 U 控制向量。
这两种方法之间有什么明显区别，鉴于我有加速度测量，最好的策略是什么？
你可以在 google 中找到这两种方法。
一切顺利，
投资回报率
【问题讨论】：
标签： filter bayesian kalman-filter acceleration
U 指的是标准控制理论状态空间表示中的系统输入（有关更多信息，请参阅here），因此您所做的工作取决于您的具体问题的上下文。
听起来您正在尝试估计以恒定加速度移动的目标的位置。这意味着目标的位置具有定义的运动模型。这种运动模型将用 F 编码。想象一个骑自行车的人在滚下山时看着车速表，根本不踩踏板（骑自行车的人没有输入到系统中）。如果加速度不是恒定的（山坡的坡度变化）并且您可以访问加速度的实时测量值，那么您也可以修改您的系统来估计加速度。如果加速度未知，请阅读 here 的以下 stackoverflow 帖子。
如果您在直接控制加速度的同时跟踪目标，那么您将把它放在 U 中。想象您是一个骑自行车的人，看着速度计（估计速度）并决定您应该更快还是更慢地踩踏板。
【讨论】：