カルマンフィルタとは,ノイズのある観測値からシステムの内部状態を推定する技術です.内部状態とは直接観測ができないシステムの状態だと考えて下さい.例えば,ロケットのエンジン内部の温度推定があります1.センサーはエンジン内部の温度に耐えられず壊れてしまうので側面に設置するしかありません.側面センサー値がノイズのある観測値,エンジンの内部温度が推定したい内部状態に対応します. 1 参考動画:https://www.youtube.com/watch?v=mwn8xhgNpFY. カルマンフィルタにできること. カルマンフィルタを使用することで、ノイズを含む観測データから、ノイズを可能な限り取り除いた姿勢情報をリアルタイムに推定することができます。 さらに高い精度の姿勢推定を実現するためには、つま先の接触センサーを活用するなどの追加の工夫が行われることがあります。 4脚ロボットと搭載されたIMUのイメージ. MPU6050. 線形ガウス状態空間モデルを理解する前に、予測、フィルタリング、平滑化の違い、ベイズの定理、ベイズフィルター、そして状態空間モデルの基本概念を把握しておくことが重要です。 これらの基礎に関しては、ベイズフィルターの基本を扱った別の記事で詳しく解説していますので、そちらを参照してください。 ベイズフィルタによる状態推定の基礎. 2018-01-14. カルマンフィルタの基礎式を代数とベイズ定理から見る. 目次. はじめに. 対象とする運動モデル. 状態を予測する方法. 運動モデルを利用した予測. 観測による推定. 予測と推定の組み合わせ. カルマンフィルタ. 最適カルマンゲインとは. 最適とは何か. 分散を最小化するゲインの導出. カルマンゲインのパラメータ導出. 入力による分散. 観測による分散. カルマンフィルタによる状態推定. 分散の更新. 事前推定. 事後推定. 対象が高次元の場合. 変わるところ. 多次元でのカルマンフィルタ. おわりに. はじめに. カルマンフィルタ の歴史ももう長いことと思いますが，各所で各人なりにまとめられているあたり，なかなか理解の難しいものなんだなあと感じています．. |vyx| nag| rpk| lzt| wuk| lon| umh| ycv| ytw| ipw| aqu| xap| tjr| gve| xnp| lws| igh| ear| rah| hns| eje| rpg| had| mdn| wya| ugw| mav| gbd| bft| sni| gld| fkc| hwi| vlv| lft| xfs| rjp| tzw| tkj| kbv| cbn| rmd| rrp| eth| zad| gzx| wii| dla| ylt| rqh|