卡爾曼濾波與組閤導航原理(第3版工業和信息化部十二五規劃教材) pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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秦永元張洪鉞汪叔華 著

圖書標籤:

• 卡爾曼濾波
• 組閤導航
• 導航技術
• 慣性導航
• 濾波算法
• 控製理論
• 傳感器融閤
• 工業和信息化部規劃教材
• 第十二五規劃
• 自動控製

店鋪： 文軒網教育考試專營店

齣版社： 西北工業大學齣版社

ISBN：9787561243503

商品編碼：25564572042

齣版時間：2015-06-01

作  者:秦永元 張洪鉞 汪叔華 著作 定  價:58 齣 版 社:西北工業大學齣版社 齣版日期:2015年06月01日 裝  幀:簡裝 ISBN:9787561243503 ●暫無

內容簡介

本書是《卡爾曼濾波與組閤導航原理》的第3版。書中著重闡述瞭卡爾曼濾波基本理論，以及近10年發展起來的有關卡爾曼濾波的新理論和新方法，容錯組閤導航設計理論和方法，另外還有坐著的部分科成果。

《卡爾曼濾波與組閤導航原理（第3版）》並非一本單純的技術手冊，而是一次深入探索信息融閤與高精度定位測量世界的不二之選。本書以嚴謹的學術態度和清晰的邏輯結構，為讀者揭示瞭卡爾曼濾波及其在組閤導航這一前沿技術領域中的核心地位與強大能力。 核心理論基石：卡爾曼濾波的精妙之處 本書首先將讀者帶入卡爾曼濾波的理論殿堂。它並非止步於數學公式的堆砌，而是深入剖析瞭卡爾曼濾波的設計哲學和核心思想。我們會從最基本的概念講起，例如狀態空間模型、係統噪聲、測量噪聲的統計特性，以及它們如何影響濾波器的性能。書中會詳細闡述卡爾曼濾波器的基本原理，包括其預測（Prediction）和更新（Update）兩個核心步驟。 預測步驟： 這一步關注的是如何在沒有新測量數據的情況下，根據係統的動態模型預測下一時刻的狀態。本書將詳細講解如何構建係統的狀態轉移矩陣，並解釋在預測過程中，係統噪聲是如何被納入考量的，以反映模型本身的固有不確定性。我們會看到，這一過程實際上是在利用已知的係統演化規律，對未來的狀態做齣最優的“猜測”。 更新步驟： 當新的測量數據到來時，更新步驟則扮演著“糾偏”的角色。本書將深入剖析測量模型，講解測量矩陣如何將係統的真實狀態映射到可觀測的測量量。更重要的是，我們會詳細推導和解釋卡爾曼增益的計算，這一關鍵因子決定瞭在更新過程中，係統應該在多大程度上信任新的測量數據，以及又應該在多大程度上堅持預測的結果。書中會強調，卡爾曼增益是根據係統狀態的不確定性和測量不確定性的相對大小動態計算齣來的，從而實現最優的信息融閤。 除瞭標準形式的卡爾曼濾波器，本書還將探討其重要的變種，例如擴展卡爾曼濾波器（EKF）和無跡卡爾曼濾波器（UKF）。讀者將理解，當係統模型或測量模型是非綫性時，標準卡爾曼濾波器將無法直接應用。EKF通過泰勒級數展開對非綫性函數進行綫性化處理，而UKF則采用一種基於確定性采樣的方法，能夠更精確地處理非綫性係統。本書將以詳實的數學推導和清晰的圖示，幫助讀者掌握這兩種濾波器的原理、優缺點以及適用場景。 組閤導航的廣闊天地：多源信息融閤的藝術 卡爾曼濾波的強大之處在於其能夠有效地融閤多源異構的測量信息，而組閤導航正是這一理論在實際應用中的典範。本書將深入探討組閤導航係統的構成要素、工作原理及其在各個領域的應用價值。 慣性導航係統（INS）與全局導航衛星係統（GNSS）的結閤： 這是組閤導航中最經典、也是最廣泛的應用場景。本書將詳細解析INS和GNSS各自的優勢和劣勢。INS能夠提供高頻、連續的姿態、速度和位置信息，但其誤差會隨時間纍積（發散）。而GNSS雖然精度較高（尤其是在開闊環境下），但其測量頻率較低，且容易受到遮擋、多徑效應等因素的影響而齣現暫時中斷或精度下降。本書將重點闡述如何利用卡爾曼濾波器將兩者有機地結閤起來，發揮各自的優勢，剋服各自的短闆，從而實現比單一係統更優越的導航性能。我們將看到，卡爾曼濾波器是如何通過融閤GNSS的絕對位置信息來校正INS的纍積誤差，同時利用INS的高頻信息填充GNSS信號丟失的空隙，實現全天候、高精度、高可靠性的連續導航。 其他傳感器信息的融閤： 除瞭INS和GNSS，本書還將探討如何將其他類型的傳感器信息融入組閤導航係統。例如，輪式裏程計（Odometry）可以提供車輛在地麵上的相對位移信息，對於低速或在GNSS信號受限的區域（如隧道、城市峽榖）尤為重要。激光雷達（LiDAR）和視覺傳感器（Camera）可以通過SLAM（Simultaneous Localization and Mapping）技術提供環境的幾何信息，並與導航係統進行融閤，以提高定位的魯棒性和精度。本書將講解如何為這些傳感器設計閤適的狀態模型和測量模型，並將其納入卡爾曼濾波器的框架中進行統一處理。 理論與實踐的橋梁：深入的數學推導與工程化實現 本書不僅僅停留在理論層麵，而是注重理論與實踐的緊密結閤。 嚴謹的數學推導： 對於卡爾曼濾波器的核心公式，本書將提供清晰、詳細的數學推導過程，幫助讀者理解其數學根源和邏輯。這些推導將循序漸進，從基本假設到最終的濾波方程，確保讀者能夠透徹理解濾波器的運作機製。 工程實現細節： 除瞭理論推導，本書還將深入探討工程實現過程中需要考慮的關鍵問題。這包括： 係統模型的選擇與建立： 如何根據具體的應用場景，選擇最適閤的係統動力學模型。這可能涉及到車輛運動模型、無人機動力學模型，甚至是水下航行器的模型。 噪聲協方差矩陣的準確設定： 係統噪聲協方差矩陣（Q）和測量噪聲協方差矩陣（R）是卡爾曼濾波器性能的關鍵參數。本書將詳細討論如何根據實際情況估計和調整這些矩陣，以及它們對濾波結果的影響。 初始化問題： 在濾波器開始運行時，需要對初始狀態和初始協方差矩陣進行設定。本書將探討不同的初始化策略及其對濾波器收斂速度和穩定性的影響。 數值穩定性與效率： 對於計算量較大的濾波器，如何保證數值的穩定性和計算效率是工程實現中的重要考量。本書將介紹一些提高濾波器魯棒性和計算效率的技巧。 濾波器的魯棒性設計： 現實世界中，傳感器可能失效，模型也可能不完全準確。本書將探討如何設計更魯棒的卡爾曼濾波器，以應對這些不確定性，例如采用容積卡爾曼濾波器（CKF）或粒子濾波器（PF）的思路，盡管它們不直接屬於卡爾曼濾波範疇，但其思想與融閤的概念相通，本書會適時引入其原理，為讀者拓展思路。 應用廣泛，前景光明 本書的知識體係並非局限於理論，而是深刻影響著眾多前沿技術領域： 自動駕駛： 自動駕駛汽車的精準定位和環境感知是其核心能力。卡爾曼濾波和組閤導航技術是實現這些功能不可或缺的基石。 無人機（UAV）與機器人： 在航空、測繪、監控、物流等領域，無人機和各種服務型機器人的高精度導航和定位是保障其任務完成的關鍵。 航空航天： 飛機、火箭、衛星的姿態控製和軌道導航，高度依賴於復雜的濾波與融閤算法。 地理信息係統（GIS）與測繪： 提升地理信息的精度和時效性，為科學研究和工程應用提供可靠的數據支撐。 水下導航： 在GNSS信號難以穿透的水下環境中，INS與聲學傳感器、慣性傳感器等的組閤導航技術顯得尤為重要。 《卡爾曼濾波與組閤導航原理（第3版）》是一本集理論深度、技術廣度和工程實用性於一體的權威著作。無論您是高校學生、科研人員，還是從事相關領域研發的工程師，本書都將為您打開一扇理解和掌握信息融閤與高精度定位測量技術的大門，指引您在技術前沿不斷探索與創新。它不僅傳授知識，更重要的是培養一種嚴謹的科學思維和解決復雜工程問題的能力。

評分☆☆☆☆☆

讀完這本書，我最大的感受是它在理論深度和實踐廣度上找到瞭一個很好的平衡點。卡爾曼濾波的數學原理本身就比較抽象，而作者卻能用一種非常清晰且富有邏輯性的方式進行講解，使得原本晦澀難懂的概念變得容易理解。讓我印象深刻的是，書中不僅講解瞭“是什麼”和“為什麼”，更側重於“怎麼做”。在組閤導航的章節，作者從基礎的導航方程開始，逐步構建起復雜的導航係統模型。我特彆喜歡書中關於“係統狀態嚮量”和“量測模型”的設定，這些都是構建一個有效導航係統的基石。書中還引入瞭一些高級的主題，比如基於粒子濾波的組閤導航方法，雖然我對其理解尚淺，但它展現瞭該領域前沿的研究方嚮。另外，書中對於一些工程上的細節處理，例如濾波器的初始化、發散的抑製等，都進行瞭詳細的論述，這些都是在實際項目中非常關鍵的問題。這本書的齣版，無疑為該領域的從業者和研究人員提供瞭一份非常寶貴的參考資料。

評分☆☆☆☆☆

我最近有幸讀到瞭這本《卡爾曼濾波與組閤導航原理（第3版）》，這本書的編排確實令人印象深刻。作者在內容的組織上，循序漸進，從最基礎的原理概念入手，逐步深入到復雜的算法推導和實際應用。我特彆欣賞的是，書中並沒有僅僅停留在理論的層麵，而是花瞭大量篇幅去闡述這些理論是如何在實際的組閤導航係統中得到應用的。例如，在介紹卡爾曼濾波的某個變種時，作者會詳細講解它如何與GPS、IMU等傳感器數據進行融閤，並給齣具體的仿真算例。這些算例的設計既有代錶性，又具有一定的挑戰性，能夠有效地幫助讀者理解理論知識的落地過程。而且，書中使用的圖錶和示意圖非常直觀，對於理解一些抽象的數學模型和濾波過程起到瞭關鍵作用。我感覺作者在內容呈現上花瞭很多心思，力求讓讀者能夠輕鬆地掌握這些相對復雜的概念。書中的語言風格也比較嚴謹，同時又不失易讀性，既適閤初學者入門，也能讓有一定基礎的讀者從中獲益匪淺。總而言之，這是一本非常有價值的技術參考書，它為我理解和應用卡爾曼濾波與組閤導航技術打開瞭一扇新視野。

評分☆☆☆☆☆

這本書給我的整體感覺是內容詳實，覆蓋麵廣，尤其是在組閤導航這一領域。作者對於卡爾曼濾波的介紹，無論是經典的綫性卡爾曼濾波，還是其非綫性的擴展版本，都進行瞭細緻的推導和闡釋。最讓我驚喜的是，書中不僅講解瞭理論，還融入瞭大量的工程實踐案例。我記得書中有一個章節專門討論瞭IMU（慣性測量單元）的誤差模型及其對濾波性能的影響，這部分內容對我來說非常有啓發。作者通過對不同誤差模型的分析，揭示瞭它們如何影響最終的導航精度，並提齣瞭相應的補償策略。此外，書中對多種導航傳感器（如GPS、碼錶、氣壓計等）的融閤方法也進行瞭深入的探討，並針對不同的應用場景給齣瞭具體的解決方案。我尤其欣賞書中關於“係統辨識”和“參數估計”的部分，這些內容對於提高導航係統的魯棒性和精度至關重要。總的來說，這本書就像一個寶庫，裏麵蘊含瞭許多關於組閤導航的“秘密”，隻要你願意花時間去挖掘，就一定能從中找到解決實際問題的鑰匙。

評分☆☆☆☆☆

不得不說，這本書在內容上的紮實程度和前瞻性都令人贊嘆。卡爾曼濾波作為一種強大的狀態估計工具，其理論基礎就十分深厚，而作者能夠將其與組閤導航這一復雜的工程領域相結閤，並給齣如此詳盡的闡述，實屬不易。書中對於卡爾曼濾波的各個組成部分，例如狀態方程、量測方程、係統噪聲和量測噪聲，都進行瞭細緻的講解，並提供瞭豐富的數學推導。讓我尤為 impressed 的是，書中關於“誤差傳遞”和“不確定性傳播”的分析，這些是理解導航係統性能瓶頸的關鍵。在組閤導航的章節，作者不僅介紹瞭傳統的傳感器融閤技術，還涉及瞭一些新興的算法，這使得本書既具有理論的深度，又不失內容的時代感。我從書中學習到瞭如何從根本上理解組閤導航係統的運作原理，以及如何針對具體應用場景選擇和優化濾波算法。對於任何希望深入理解並掌握卡爾曼濾波與組閤導航技術的讀者來說，這本書無疑是一個極佳的選擇。

評分☆☆☆☆☆

這本書的敘述方式和內容組織，讓我仿佛置身於一個精心設計的課堂。從最基礎的概率論和綫性代數概念迴顧，到卡爾曼濾波的遞推公式推導，再到如何將濾波算法應用於實際的導航係統中，整個過程都充滿瞭條理性和邏輯性。我特彆欣賞書中關於“協方差矩陣”和“信息矩陣”的討論，它們是理解卡爾曼濾波穩定性和性能的關鍵。作者通過生動的例子，解釋瞭這些矩陣是如何隨著時間的推移而變化的，以及它們對濾波結果的影響。在組閤導航的部分，書中對於不同傳感器模型的建立和融閤策略的分析，讓我受益匪淺。我尤其關注瞭書中關於“動態模型”和“量測模型”的論述，這些模型的準確性直接決定瞭導航係統的性能。這本書不僅教會瞭我理論知識，更重要的是，它培養瞭我分析和解決實際問題的能力。每一次閱讀，都能從中發現新的知識點和思考角度。