可以对卡尔曼滤波器更新的估计值应用上限和下限约束吗？
我有一种在实际生活中只能有非负值的状态。当我应用卡尔曼滤波器时，此状态会更新为具有负值。如何在卡尔曼滤波器中应用此限制约束？
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这实际上可以在每个线性或非线性卡尔曼滤波器公式中非常简单地实现:只需在每个时间步执行 min(xmax, max(xmin, x_plus))，其中 x_plus 是更新步骤后的状态估计。虽然这听起来像是一个非常糟糕的 hack，失去了所有卡尔曼滤波器的好属性等，但实际上它在理论上是合理的。有关详细信息，请参阅 D. Simon (2010)，“具有状态约束的卡尔曼滤波:线性和非线性算法的调查”，IET。 Simon 讨论了更复杂的一般线性不等式约束的情况，但在简单边界框的情况下，“状态投影法”简化为上述操作。
关于tracking - 有界卡尔曼滤波器，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/38736481/