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卡尔曼滤波是一种高效率的递归滤波器（自回归滤波器），它能够从一系列的不完全及包含噪声的测量中，估计动态系统的状态。
Robust State Estimation for Legged Robots with Dual Beta Kalman Filter
Arxiv
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SP-VIO: Robust and Efficient Filter-Based Visual Inertial Odometry with State Transformation Model and Pose-Only Visual Description
Arxiv
0+阅读 · 11月12日
Regularization of the ensemble Kalman filter using a non-parametric, non-stationary spatial model
Arxiv
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Sampling error mitigation through spectrum smoothing: first experiments with ensemble transform Kalman filters and Lorenz models
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0+阅读 · 11月8日
Tightly-Coupled, Speed-aided Monocular Visual-Inertial Localization in Topological Map
Arxiv
0+阅读 · 11月8日
A New Framework for Nonlinear Kalman Filters
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An Immediate Update Strategy of Multi-State Constraint Kalman Filter
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Ensemble Kalman filter meets model predictive control in chaotic systems
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TactileAR: Active Tactile Pattern Reconstruction
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An Improved Multi-State Constraint Kalman Filter for Visual-Inertial Odometry
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A New Framework for Nonlinear Kalman Filters
Arxiv
0+阅读 · 10月21日
A New Framework for Nonlinear Kalman Filters
Arxiv
0+阅读 · 10月29日
KaLDeX: Kalman Filter based Linear Deformable Cross Attention for Retina Vessel Segmentation
Arxiv
0+阅读 · 10月28日
Inferring unknown unknowns: Regularized bias-aware ensemble Kalman filter
Arxiv
0+阅读 · 10月8日
Kalman Filter Applied To A Differential Robot
Arxiv
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