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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。
iPINNER: An Iterative Physics-Informed Neural Network with Ensemble Kalman Filter
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K-VARK: Kernelized Variance-Aware Residual Kalman Filter for Sensorless Force Estimation in Collaborative Robots
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A New Framework for Nonlinear Kalman Filters
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Deep recurrent-convolutional neural network learning and physics Kalman filtering comparison in dynamic load identification
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Quadratic Kalman Filter for Elliptical Extended Object Tracking based on Decoupling State Components
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Spatial constraints improve filtering of measurement noise from animal tracks
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Neural Network Aided Kalman Filtering with Model Predictive Control Enables Robot-Assisted Drone Recovery on a Wavy Surface
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A Kullback-Leibler divergence method for input-system-state identification
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T-ESKF: Transformed Error-State Kalman Filter for Consistent Visual-Inertial Navigation
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Adaptive Invariant Extended Kalman Filter for Legged Robot State Estimation
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Structurally informed data assimilation in two dimensions
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Rapid calibration of atrial electrophysiology models using Gaussian process emulators in the ensemble Kalman filter
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Learned IMU Bias Prediction for Invariant Visual Inertial Odometry
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Pose Estimation of a Thruster-Driven Bioinspired Multi-Link Robot
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Data-Driven Discovery of Interpretable Kalman Filter Variants through Large Language Models and Genetic Programming
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参考链接
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