Фильтр Калмана - это математический метод, использующий зашумленные измерения, наблюдаемые во времени, для получения значений, которые имеют тенденцию быть ближе к истинным значениям измерений и связанным с ними расчетным значениям.
Алгоритм фильтра Калмана работает следующим образом Инициализируйте и .x^0|0x^0|0 \hat{\textbf{x}}_{0|0}P0|0P0|0\textbf{P}_{0|0} На каждой итерацииk=1,…,nk=1,…,nk=1,\dots,n прогнозировать Прогнозируемая (априорная) оценка состояния Прогнозируемая (априори) ковариация оценки...
Спасибо всем, кто вчера оставил комментарии / ответы на мой запрос ( внедрение фильтра Калмана для положения, скорости, ускорения ). Я смотрел на то, что было рекомендовано, и в частности на (а) пример Википедии об одномерном положении и скорости, а также на другой веб-сайт, который рассматривает...
Я всегда вижу фильтр Калмана, используемый с такими входными данными. Например, входными данными обычно являются позиция и соответствующая скорость: (x,dxdt)(x,dxdt) (x, \dfrac{dx}{dt}) В моем случае у меня есть только 2D-позиции и углы в каждый момент выборки:...
Моя система следующая. Я использую камеру мобильного устройства для отслеживания объекта. Из этого трекинга я получаю четыре 3D-точки, которые проецирую на экран, чтобы получить четыре 2D-точки. Эти 8 значений довольно шумные из-за обнаружения, поэтому я хочу отфильтровать их, чтобы сделать...
Я был бы очень признателен за интуитивное объяснение (визуального) отслеживания с помощью фильтров Калмана. что я знаю: Шаг прогнозирования: Динамическое состояние системы : целевое местоположение в момент времени тИксTxt\mathbf x_tTtt Измерение : изображение с индексом времени (??) tZTzt\mathbf...
Я прочитал описание фильтра Калмана, но мне неясно, как он работает на практике. Похоже, что он в первую очередь нацелен на механические или электрические системы, поскольку ему нужны линейные переходы состояний и что он бесполезен для обнаружения аномалий или локализации переходов состояний по той...
В своей главе, посвященной фильтрам Калмана, моя книга о DSP утверждает, казалось бы, совершенно неожиданно, что стационарный фильтр Калмана для системы { x ( t + 1 )Y( т )= A x ( t ) + w ( t )= Cх ( т ) + в ( т ){Икс(T+1)знак равноAИкс(T)+вес(T)Y(T)знак равноСИкс(T)+v(T)\begin{cases} x(t+1) &=...
Я изучаю Kalman Filter уже неделю. Я только что обнаружил, что EKF (расширенный фильтр Калмана) может быть более подходящим для моего случая. Предположим, я применяю KF / EKF для вариометра (устройства, которое сообщает самолетам и парашютистам, каково их вертикальное положение и скорость). В моем...
То есть, если вы имеете в качестве переменных состояния положение ( p ) и скорость ( v ), и я делаю низкочастотные измерения p , это также косвенно дает мне информацию о v (так как это производная от p ). Каков наилучший способ справиться с такими отношениями? А) На этапе обновления я должен только...
Хотите улучшить этот пост? Предоставьте подробные ответы на этот вопрос, включая цитаты и объяснение того, почему ваш ответ правильный. Ответы без достаточной детализации могут быть отредактированы или удалены. Я совершенно новичок в фильтре Калмана. У меня были некоторые базовые курсы по условной...
Это просто, подумал я, но мой наивный подход привел к очень шумному результату. У меня есть этот пример времени и позиции в файле с именем 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 -160.824051...
Каково значение ковариационных матриц шума в структуре фильтра Калмана? Я имею в виду: ковариационная матрица Q шума процесса , и ковариационная матрица шума измерения R в любой момент времени т. Как мне интерпретировать эти матрицы? Что они представляют? Говорят ли они о том, как шум одного...
Прежде всего, я впервые пытаюсь сделать фильтр Калмана. Ранее я опубликовал следующий вопрос « Отфильтровать шум и отклонения от значений скорости» в StackOverflow, в котором описывается фон для этого поста. Это типичный образец значений, которые я пытаюсь отфильтровать. Они не обязательно должны...
Для линейной модели пространства состояний с независимым гауссовым состоянием и выходными шумами и идеальным предположением для начального состояния оценки Калмана имеют следующие свойства: гдеP K | к = V г ( х к | к - х к ) , или V г ( х к | к ) , или V г ( х к ) ?Е( х^к | К- хК) =...
В прошлом я использовал фильтры Калмана для различных вещей, но теперь мне интересно использовать их для отслеживания положения, скорости и ускорения в контексте отслеживания положения для приложений для смартфонов. Меня поражает, что это должен быть пример из учебника простого линейного фильтра...