Filter Kalman adalah metode matematis yang menggunakan pengukuran derau yang diamati dari waktu ke waktu untuk menghasilkan nilai yang cenderung mendekati nilai sebenarnya dari pengukuran dan nilai kalkulasi terkait.
The algoritma Kalman Filter bekerja sebagai berikut Inisialisasi dan .x^0|0 \hat{\textbf{x}}_{0|0}P0|0\textbf{P}_{0|0} Pada setiap iterasik=1,…,nk=1,\dots,n Meramalkan Perkiraan status prediksi (a priori) Prediksi (a priori) perkiraan kovarians Pembaruanx^k|k−1=Fkx^k−1|k−1+Bkuk...
Terima kasih kepada semua orang yang mengirim komentar / jawaban untuk pertanyaan saya kemarin ( Menerapkan filter Kalman untuk posisi, kecepatan, percepatan ). Saya telah melihat apa yang direkomendasikan, dan khususnya pada (a) contoh wikipedia tentang posisi dan kecepatan satu dimensi dan juga...
Saya selalu melihat filter Kalman yang digunakan dengan data input seperti itu. Misalnya, input umumnya berupa posisi dan kecepatan koresponden: ( x , dxdt)(x,dxdt) (x, \dfrac{dx}{dt}) Dalam kasus saya, saya hanya memiliki posisi dan sudut 2D pada setiap waktu sampel: Psaya( xsaya, ysaya)dan(...
Sistem saya adalah sebagai berikut. Saya menggunakan kamera perangkat seluler untuk melacak objek. Dari pelacakan ini, saya mendapatkan empat poin 3D yang saya proyeksikan di layar, untuk mendapatkan empat poin 2D. 8 nilai ini agak berisik, karena deteksi, jadi saya ingin menyaringnya untuk membuat...
Saya telah membaca deskripsi dari filter Kalman, tetapi saya tidak jelas tentang bagaimana hal itu menyatu dalam praktik. Tampaknya terutama ditargetkan pada sistem mekanik atau listrik karena menginginkan transisi keadaan linear dan tidak berguna untuk deteksi anomali atau mencari transisi keadaan...
Saya akan sangat menghargai penjelasan intuitif untuk pelacakan (visual) dengan filter Kalman. apa yang saya tahu: Langkah prediksi: Status sistem dinamis : lokasi target pada waktuxtxt\mathbf x_tttt Pengukuran : gambar pada indeks waktu (??)ztzt\mathbf z_tttt Berdasarkan gambar / pengukuran...
Dalam babnya tentang filter Kalman, buku DSP saya menyatakan, tampaknya tiba-tiba, bahwa filter Kalman stasioner untuk suatu sistem { x ( t + 1 )y( t )= A x ( t ) + w ( t )= Cx ( t ) + v ( t ){x(t+1)=SEBUAHx(t)+w(t)y(t)=Cx(t)+v(t)\begin{cases} x(t+1) &= Ax(t) + w(t) \\ y(t) &= Cx(t) +...
Saya belajar Filter Kalman selama seminggu sekarang. Saya baru saja menemukan bahwa EKF (extended Kalman Filter) mungkin lebih sesuai untuk kasus saya. Jangan kira saya menerapkan KF / EKF untuk variometer (perangkat yang memberi tahu pesawat dan penerjun payung apa posisi dan kecepatan vertikal...
Yaitu, jika Anda memiliki posisi variabel keadaan ( p ) dan kecepatan ( v ), dan saya membuat pengukuran frekuensi rendah p , ini juga secara tidak langsung memberi saya informasi tentang v (karena ini adalah turunan dari p ). Apa cara terbaik untuk menangani hubungan seperti itu? A) Pada langkah...
Ingin memperbaiki pos ini? Berikan jawaban terinci untuk pertanyaan ini, termasuk kutipan dan penjelasan mengapa jawaban Anda benar. Jawaban tanpa detail yang cukup dapat diedit atau dihapus. Saya benar-benar baru di filter Kalman. Saya sudah memiliki beberapa kursus
Ini sederhana saya pikir, tetapi pendekatan naif saya menghasilkan hasil yang sangat bising. Saya memiliki waktu dan posisi sampel ini dalam file bernama 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...
Apa arti penting dari matriks kovarian kebisingan dalam kerangka kerja Kalman Filter? Saya mengacu pada: proses noise kovarians matrix Q , dan pengukuran noise kovarians matrix R kapan saja t langkah. Bagaimana saya menafsirkan matriks ini? Apa yang mereka wakili? Apakah mereka berbicara...
Pertama-tama, ini adalah pertama kalinya saya mencoba membuat filter Kalman. Saya sebelumnya diposting pertanyaan berikut Menyaring kebisingan dan variasi dari nilai kecepatan pada StackOverflow yang menggambarkan latar belakang untuk posting ini. Ini adalah contoh khas dari nilai yang saya coba...
Untuk model negara-ruang linear dengan independen Gaussian suara negara dan output dan menebak sempurna untuk keadaan awal, lakukan estimasi Kalman memiliki sifat sebagai berikut: E( x^k | k- xk) = 0E(x^k|k-xk)=0 E(\hat{x}_{k|k} - x_k) = 0 dimanaPk | k= Va r ( x^k | k- xk) , atau Va r ( x^k |...
Saya telah menggunakan filter Kalman untuk berbagai hal di masa lalu, tetapi saya sekarang tertarik untuk menggunakannya untuk melacak posisi, kecepatan dan akselerasi dalam konteks posisi pelacakan untuk aplikasi smartphone. Itu mengejutkan saya bahwa ini harus menjadi contoh buku teks dari filter...
Saya melihat bahwa ada berbagai cara untuk menulis model AR ke dalam representasi state-space, sehingga kita dapat menerapkan filter Kalman untuk memperkirakan sinyal. Lihat Contoh 1, 2 dan 3 di sini . Saya bertanya-tanya apa perbedaan antara representasi ruang-negara yang berbeda pada estimasi...
Saya terjebak pada pemodelan model sistem, yaitu mendapatkan vektor keadaan saya dan vektor input. Dugaan saya adalah bahwa posisi dan kecepatan adalah vektor keadaan dan akselerasi adalah vektor masukan. Dugaan saya yang kedua adalah bahwa ketiga kuantitas berada dalam vektor keadaan dan tidak ada...
Menurut Teorema Gauss-Markov, penaksir kuadrat terkecil biasa adalah BIRU jika kebisingan yang masuk ke dalam sistem tidak berkorelasi dengan mean nol dan bersifat homoseksual (memiliki varian terbatas konstan). Saya sadar bahwa Kalman Filter diterapkan pada sistem dengan derau aditif dari...