칼만 필터 예제

우리가 터널로 운전할 때, 마지막으로 알려진 위치는 GPS에서 수신되는 기록됩니다. 칼만 필터는 항상 측정되지는 않지만 차량의 위치를 예측할 수 있습니다. 공변에 대한 두 번째 미분 방정식은 Riccati 방정식의 예입니다. 그리고 게시물 🙂 칼만 필터의 훌륭한 설명을 주셔서 감사합니다 Kalman 필터의 한 가지 문제는 수치 적 안정성입니다. 프로세스 노이즈 공분산 Qk가 작으면 반올림 오류가 발생하여 작은 양수 이젠값이 음수로 계산되는 경우가 많습니다. 이렇게 하면 상태 공변행렬 P의 숫자 표현이 무기한으로 렌더링되고 실제 형태는 양수-명확한 표현입니다. GPS 추정치를 의미 있게 개선하려면 제어 입력, 차량을 이동하는 프로세스에 대한 지식 또는 다른 별도의 관성 센서의 데이터와 같은 “외부” 정보가 필요합니다. 단일 GPS 센서에서 만 데이터에서 칼만을 실행하는 것은 아마 많은 일을하지 않습니다, GPS 칩 가능성이 어쨌든 내부적으로 칼만을 사용으로, 당신은 아무것도 추가하지 않을 것입니다! 아니요, 가속을 사용하는 것은 운동학을 사용했기 때문에 교육학적으로 선택된 것이었습니다. 컨트롤 매트릭스는 더 높은 차수테일러 용어일 필요는 없습니다.

“환경” 상태를 시스템 상태로 혼합하는 방법일 뿐입니다. 이 기사는 직관과 수학 사이의 완벽한 균형을 가지고 있습니다! 이것은 내가 실제로 칼만 필터를 이해 처음이다. =) 이러한 상황을 방지하기 위해, 당신은 밀접하게 연소 실의 내부 온도를 모니터링해야합니다. 챔버 내부에 배치된 센서가 녹기 때문에 이것은 쉬운 일이 아닙니다. 대신, 챔버 에 가까운 차가운 표면에 배치 해야합니다. 여기서 직면하고있는 문제는 챔버의 내부 온도를 측정하고 싶지만 할 수 없다는 것입니다. 대신 외부 온도를 측정해야 합니다. 이 경우 Kalman 필터를 사용하여 간접 측정에서 내부 온도의 최상의 추정치를 찾을 수 있습니다. 이렇게 하면 측정할 수 없는 것에 대한 정보를 추출할 수 있습니다. 한 가지 질문은 더 많은 변수가 입력됨에 따라 Kalman 필터가 더 정확해질까요? Ie.

알 수 없는 변수 1개및 알려진 변수 3개 모두와 함께 필터를 사용하여 알려지지 않은 변수를 더 잘 예측할 수 있으며 데이터의 정확한 측정이 있는 한 알려진 입력을 계속 증가시킬 수 있습니다. 이것을 설명하고 설명하는 아주 좋은 일! 이제 칼만 게인 방정식이 어떻게 파생되는지 이해합니다.