吞食天地2编程所武将代码(吞食天地2全人物数据)
吞食天地2编程所武将代码
吞食天地2是一款以经典的三国题材打造的策略战争游戏,在游戏中采用经典的像素风格,全新的战争冒险,还原经典闯关模式,并引用回合制的经典玩法,游戏的可玩性很高,同时还可以使用金手指代码来增加一些特殊的玩法以及设定,下面给大家介绍一下吞食天地2金手指,一起来看看吧。
而根据前面的结论，如果系统方差较大，那么也会更相信传感器。总结一下，R变大了（要减小对传感器的信赖），导致滤波初期Q也会相对变大，初期Q变大了，应该会导致更相信传感器，这不是矛盾了吗？但是其实没有。千万不要陷入这样的误区，要记住P增大是R增大带来的影响，R是自变量，是主要原因，并且是先变化的，即使R导致初始Q变大了，也只是副作用而已，其影响不会大过R带来的。
笔者特地翻看了opencvkalmanfilter的源码，多维变量公式（3）中计算kalman增益时，分母求逆的计算是用最小二乘法得到的，这样可以保证分母出现不可逆的情况时也能用违逆代替正常计算。
笔者做了一个简单的实验，有兴趣的可以转战github看一看github.com/Karmaadonis/kalman_filter/blob/main/kalm
R越小，会相对快速的相信传感器的值，所以会比较快的收敛的真实值附近。上图可以看到，随着R增大，收敛的越慢，系统惯性变大了，因为一开始系统初值为0，随意会很缓慢的到真实值附近。
吞食天地2全人物数据
红色是理论值分布，绿色是观测值分布。(这里注意，理论值也是一个概率分布，这是因为我们的理论模型肯定不能完全吻合实际情况)
当我们得到t时刻的kalman估计值，我们需要引入状态更新方程，得到新的理论值,同时计算理论值的方差。
kalman滤波器是具有markov性质的，但是其是综合了所有历史信息的，因此不是简单的从上一时刻预测下一时刻
现在想起来，当时我对kalman的似懂非懂就是卡在了协方差外推公式中，为什么要左乘一A矩阵右乘A矩阵的转置上，现在想起来真是由于当初自己的线代知识不够牢固而导致的贻笑大方的问题。
除了状态外推方程外，kalman滤波器的变量就只剩Q,R了，其中Q代表的是系统预测的不确定性，R代表的是传感器的不确定性
吞食天地2编所第一人金手指
kalman增益会慢慢收敛到某个固定值，这也是互补滤波和kalman效果一样的原因。而k值的变化也会受P，Q，R的初值影响，不过一般而言都会随着迭代次数增加而慢慢收敛。
简而言之，协方差矩阵就是多维情况下的方差。直接用P替换σ即可（H为放方阵时，不为方阵的特殊情况见后文）。
二阶系统Q,R的初值怎么给？Q,R的值可以很大吗？初始值对系统的影响如何？运动模型建立错误对结果的影响如何？
认识kalman是大二做车时知道这个东西可以用来做传感器滤波，后来慢慢知道KALMAN大神几乎是创立现代控制方法，而一开始的kalman滤波器是为了阿波罗计划而提出的。
火箭在发生过程中需要时刻预测自己的状态（位置，速度），我们可以用一些传感器获得这两个量，但是由于存在电离层和大气干扰，传感器的测量值有时误差会非常大，我们需要一种方法，预测一个新的更加准确的、且不完全依赖传感器返回值的状态信息。
