Pytania otagowane jako kalman-filter

Filtr Kalmana jest optymalnym estymatorem dla liniowych układów dynamicznych z szumem Gaussa. Rozszerzenia do systemów nieliniowych są zawarte w rozszerzonym KF i bezzapachowym KF.

5
Dlaczego potrzebuję filtra Kalmana?
Projektuję bezzałogowy statek powietrzny, który będzie zawierał kilka rodzajów czujników: 3-osiowy akcelerometr 3-osiowy żyroskop 3-osiowy magnetometr czujnik horyzontu GPS USG skierowane w dół. Mój przyjaciel powiedział mi, że będę musiał przepuścić wszystkie dane z czujników przez filtr Kalmana, ale nie rozumiem dlaczego. Dlaczego nie mogę po prostu umieścić tego prosto …
2
Jak połączyć dane liniowe i kątowe z czujników
Mój zespół i ja przygotowujemy robota zewnętrznego, który ma enkodery, IMU klasy komercyjnej i czujnik GPS . Robot ma podstawowy napęd zbiornika, więc enkodery w wystarczającym stopniu dostarczają kleszcze z lewego i prawego koła. IMU podaje przyspieszenia przechyłu, pochylenia, odchylenia i liniowe w x, yiz. Później moglibyśmy dodać inne IMU, …
2
macierz kowariancji w EKF?
Walczę z koncepcją macierzy kowariancji. Teraz rozumiem dla σ x x , σ y y i σ θ θ, że oni opisać niepewność. Na przykład dla σ x xΣ=⎡⎣⎢σxxσyxσθxσxyσyyσθyσxθσyθσθθ⎤⎦⎥Σ=[σxxσxyσxθσyxσyyσyθσθxσθyσθθ] \Sigma = \begin{bmatrix} \sigma_{xx} & \sigma_{xy} & \sigma_{x \theta} \\ \sigma_{yx} & \sigma_{yy} & \sigma_{y \theta} \\ \sigma_{\theta x} & \sigma_{\theta …
3
Rozszerzony filtr Kalmana z wykorzystaniem modelu ruchu odometrii
W kroku predykcyjnym lokalizacji EKF należy przeprowadzić linearyzację i (jak wspomniano w Robotyka probabilistycznej [THRUN, BURGARD, FOX] strona 206) macierz jakobianową przy zastosowaniu modelu ruchu prędkości, zdefiniowanego jako ⎡⎣⎢xyθ⎤⎦⎥′= ⎡⎣⎢xyθ⎤⎦⎥+ ⎡⎣⎢⎢⎢v^tω^t( - sin θ + sin ( θ + ω^tΔ t))v^tω^t( cos θ - cos ( θ + ω^tΔ t))ω^tΔ …
1
Niejednoznaczna definicja filtru Kalmana typu błędu (pośredniego)
Jestem zdezorientowany tym, co dokładnie oznacza termin „Filtr Kalmana pośredniego” lub „Filtr Kalmana błędu”. Najbardziej prawdopodobną definicją, którą znalazłem, jest książka Maybecka [1]: Jak sama nazwa wskazuje, w formule całkowitej przestrzeni stanów (bezpośredniej) stany całkowite, takie jak pozycja i prędkość pojazdu, należą do zmiennych stanu w filtrze, a pomiary są …
3
Jak zmienić kowariancję?
Pracuję nad EKF i mam pytanie dotyczące konwersji ramki współrzędnych dla macierzy kowariancji. Załóżmy, że trochę pomiar z odpowiednimi 6x6 macierzy kowariancji . Ten pomiar i podano w niektórych ramkach współrzędnych . Muszę przekształcić pomiar na inną ramkę współrzędnych, . Przekształcenie samego pomiaru jest trywialne, ale musiałbym również przekształcić jego …
1
Dlaczego nadal powinienem używać EKF zamiast UKF?
Bezzapachowy filtr Kalmana jest wariantem rozszerzonego filtra Kalmana, który wykorzystuje inną linearyzację polegającą na transformacji zestawu „Punktów Sigmy” zamiast rozszerzania serii Taylora pierwszego rzędu. UKF nie wymaga obliczeń jakobianów, może być stosowany z nieciągłą transformacją i, co najważniejsze, jest dokładniejszy niż EKF dla wysoce nieliniowych transformacji. Jedyną wadą, którą znalazłem, …
2
Rozszerzony filtr Kalmana ze skanowaniem laserowym + znana mapa
Obecnie pracuję nad projektem dla szkoły, w którym muszę wdrożyć rozszerzony filtr Kalmana dla robota punktowego ze skanerem laserowym. Robot może się obracać z promieniem obrotu 0 stopni i jechać do przodu. Wszystkie ruchy są częściowo liniowe (napęd, obrót, napęd). Symulator, którego używamy, nie obsługuje przyspieszenia, cały ruch jest natychmiastowy. …
2
Jak modelować nieprzewidywalny hałas w filtrze Kalmana?
Tło: Wdrażam prosty filtr Kalmana, który szacuje kierunek ruchu robota. Robot jest wyposażony w kompas i żyroskop. Moje zrozumienie: Zastanawiam się nad przedstawieniem mojego stanu jako wektora 2D , gdzie to bieżący kierunek kursu, a to szybkość obrotu zgłaszana przez żyroskop.(x,x˙)(x,x˙)(x, \dot{x})xxxx˙x˙\dot{x} Pytania: Jeśli moje zrozumienie jest prawidłowe, nie będzie …
1
Łączenie filtrów Kalmana
Mój zespół buduje robota do autonomicznej nawigacji w środowisku zewnętrznym. Niedawno dostaliśmy nowy zintegrowany czujnik IMU / GPS, który najwyraźniej ma rozszerzone filtrowanie Kalmana na chipie. Daje prędkość, przechylenie i odchylenie, północ, wschód i dół, a także szerokość i długość geograficzną. Mamy jednak również enkodery przymocowane do naszych kół, które …
2
Prowadzenie quadrotora w kierunku celu
Pracuję nad quadrotorem. Znam jego pozycję - , do której chciałbym pójść - pozycję docelową , a następnie obliczam wektor - wektor jednostkowy, który zabierze mnie do mojego celu:zaaabbbdocc c = b - a c = normalize(c) Ponieważ quadrotor może poruszać się w dowolnym kierunku bez obrotu, próbowałem to zrobić …
9 quadcopter  uav  navigation  slam  kinect  computer-vision  algorithm  c++  ransac  mobile-robot  arduino  microcontroller  machine-learning  simulator  rcservo  arduino  software  wifi  c  software  simulator  children  multi-agent  ros  roomba  irobot-create  slam  kalman-filter  control  wiring  routing  motion  kinect  motor  electronics  power  mobile-robot  design  nxt  programming-languages  mindstorms  algorithm  not-exactly-c  nxt  programming-languages  mindstorms  not-exactly-c  raspberry-pi  operating-systems  mobile-robot  robotic-arm  sensors  kinect  nxt  programming-languages  mindstorms  sensors  circuit  motion-planning  algorithm  rrt  theory  design  electronics  accelerometer  calibration  arduino  sensors  accelerometer 
Korzystając z naszej strony potwierdzasz, że przeczytałeś(-aś) i rozumiesz nasze zasady używania plików cookie i zasady ochrony prywatności.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.