Filtr Kalmana to metoda matematyczna wykorzystująca zaszumione pomiary obserwowane w czasie w celu uzyskania wartości, które wydają się być bliższe prawdziwym wartościom pomiarów i powiązanych z nimi obliczonych wartości.
Jaki jest związek, jeśli w ogóle, między filtrowaniem Kalmana a (powtarzaną, jeśli to konieczne) regresją wielomianową metodą najmniejszych
Algorytm filtru Kalmana działa następująco Zainicjuj i .x^0|0x^0|0 \hat{\textbf{x}}_{0|0}P0|0P0|0\textbf{P}_{0|0} Przy każdej iteracjik=1,…,nk=1,…,nk=1,\dots,n Przepowiadać, wywróżyć Przewidywany (a priori) stan oszacowania Przewidywana (a priori) szacunkowa kowariancja...
Dziękuję wszystkim, którzy opublikowali wczoraj komentarze / odpowiedzi na moje zapytanie ( Wdrożenie filtru Kalmana dla pozycji, prędkości, przyspieszenia ). Patrzyłem na to, co było zalecane, a w szczególności na (a) przykład Wikipedii na temat jednowymiarowej pozycji i prędkości, a także na...
Zawsze widzę filtr Kalmana używany z takimi danymi wejściowymi. Na przykład dane wejściowe są zwykle pozycją i odpowiednią prędkością: ( x , dxret)(x,rexret) (x, \dfrac{dx}{dt}) W moim przypadku mam tylko pozycje 2D i kąty dla każdej próbki: P.ja( xja, yja)i( α1, α2),...
Mój system jest następujący. Używam kamery urządzenia mobilnego do śledzenia obiektu. Z tego śledzenia otrzymuję cztery punkty 3D, które wyświetlam na ekranie, aby uzyskać cztery punkty 2D. Te 8 wartości są dość hałaśliwe ze względu na wykrycie, więc chcę je filtrować, aby ruch był płynniejszy i...
Byłbym bardzo wdzięczny za intuicyjne wyjaśnienie (wizualnego) śledzenia za pomocą filtrów Kalmana. co wiem: Krok prognozy: Dynamiczny stan systemu : lokalizacja docelowa w czasiextxt\mathbf x_tttt Pomiar : obraz w czasie indeks (??)ztzt\mathbf z_tttt Na podstawie zdjęć / pomiarów Chcę...
Przeczytałem opis filtra Kalmana, ale nie jestem pewien, jak to działa w praktyce. Wydaje się, że jest przede wszystkim ukierunkowany na układy mechaniczne lub elektryczne, ponieważ chce przejść w stanach liniowych i nie jest przydatny do wykrywania anomalii lub lokalizacji przejść stanu z tego...
W rozdziale dotyczącym filtrów Kalmana moja książka DSP stwierdza, pozornie nieoczekiwanie, że stacjonarny filtr Kalmana dla systemu { x ( t + 1 )y( t )= A x ( t ) + w ( t )= Cx ( t ) + v ( t ){x(t+1)=ZAx(t)+w(t)y(t)=dox(t)+v(t)\begin{cases} x(t+1) &= Ax(t) + w(t) \\ y(t) &= Cx(t) +...
Uczę się filtra Kalmana od tygodnia. Właśnie odkryłem, że EKF (rozszerzony filtr Kalmana) może być bardziej odpowiedni dla mojej sprawy. Nie przypuszczaj, że stosuję KF / EKF do wariometru (urządzenia, które mówi samolotom i spadochroniarzom, jaka jest ich pozycja i prędkość w pionie). W moim...
To znaczy, jeśli masz jako zmienne stanu pozycję ( p ) i prędkość ( v ), a ja wykonuję pomiary p o niskiej częstotliwości , to również pośrednio daje mi informacje o v (ponieważ jest to pochodna p ). Jaki jest najlepszy sposób radzenia sobie z takim związkiem? A) Czy na etapie aktualizacji...
Chcesz poprawić ten post? Podaj szczegółowe odpowiedzi na to pytanie, w tym cytaty i wyjaśnienie, dlaczego Twoja odpowiedź jest poprawna. Odpowiedzi bez wystarczającej ilości szczegółów mogą być edytowane lub usuwane. Jestem zupełnie nowy w filtrze Kalmana. Miałem kilka...
Pomyślałem, że to proste, ale moje naiwne podejście doprowadziło do bardzo głośnego wyniku. Mam przykładowe czasy i pozycje w pliku o nazwie t_angle.txt: 0.768 -166.099892 0.837 -165.994148 0.898 -165.670052 0.958 -165.138245 1.025 -164.381218 1.084 -163.405838 1.144 -162.232704 1.213...
Jakie jest znaczenie macierzy kowariancji hałasu w ramach filtru Kalmana? Mam na myśli: macierz kowariancji szumu procesowego Q , oraz pomiar macierzy kowariancji hałasu R w dowolnym momencie t. Jak interpretować te macierze? Co oni reprezentują? Czy mówią o tym, jak zmienia się hałas jednej...
Przede wszystkim po raz pierwszy próbuję stworzyć filtr Kalmana. Wcześniej opublikowałem następujące pytanie: Odfiltruj hałas i odchylenia od wartości prędkości na StackOverflow, które opisują tło tego postu. Jest to typowa próbka wartości, które próbuję odfiltrować. Nie muszą się zmniejszać, co...
W przypadku liniowego modelu przestrzeni stanów z niezależnymi szumami stanu Gaussa i wyjściowymi oraz doskonałym zgadywaniem stanu początkowego, czy szacunki Kalmana mają następujące właściwości: gdzieE(x^k|k−xk)=0E(x^k|k−xk)=0 E(\hat{x}_{k|k} - x_k) =
Używałem filtrów Kalmana dla różnych rzeczy w przeszłości, ale teraz jestem zainteresowany wykorzystaniem jednego do śledzenia położenia, prędkości i przyspieszenia w kontekście stanowiska śledzenia smartfonów aplikacje. Uderza mnie, że powinien to być tekstowy przykład prostego liniowego filtru...