Un filtre de Kalman est un estimateur optimal pour les systèmes dynamiques linéaires avec bruit gaussien. Les extensions aux systèmes non linéaires sont incluses via Extended KF et Unscented KF.
Je conçois un véhicule aérien sans pilote, qui inclura plusieurs types de capteurs: Accéléromètre 3 axes Gyroscope à 3 axes Magnétomètre à 3 axes capteur d'horizon GPS échographie dirigée vers le bas. Un de mes amis m'a dit que je devrais faire passer toutes ces données de capteur à travers …
Mon équipe et moi mettons en place un robot d'extérieur doté d'encodeurs, d'une IMU de qualité commerciale et d'un capteur GPS . Le robot a un entraînement de base du réservoir, de sorte que les encodeurs fournissent suffisamment de tiques des roues gauche et droite. L'IMU donne des accélérations de …
Le plus souvent, le réglage des matrices de bruit du filtre de Kalman se fait par essais et erreurs ou par connaissance du domaine. Existe-t-il des façons plus rationnelles de régler tous les paramètres du filtre de Kalman?
J'utilise un EKF pour SLAM et j'ai un problème avec l'étape de mise à jour. J'obtiens un avertissement que K est singulier, rcondévalue à near eps or NaN. Je pense que j'ai tracé le problème à l'inversion de Z. Existe-t-il un moyen de calculer le gain de Kalman sans inverser …
Je me bats avec le concept de matrice de covariance. Maintenant, ma compréhension de , , et qu'ils décrivent l'incertitude. Par exemple, pour , il décrit l'incertitude de la valeur de x. Maintenant, ma question sur le reste des sigmas, que représentent-ils? Qu'est-ce que cela signifie si ce sont des …
Dans l'étape de prédiction de la localisation EKF, la linéarisation doit être effectuée et (comme mentionné dans Probabilistic Robotics [THRUN, BURGARD, FOX] page 206) la matrice jacobienne lors de l'utilisation du modèle de mouvement de vitesse, défini comme ⎡⎣⎢Xyθ⎤⎦⎥′= ⎡⎣⎢Xyθ⎤⎦⎥+ ⎡⎣⎢⎢⎢v^tω^t( - sin θ + sin ( θ + ω^tΔ …
Je suis confus par ce que signifie exactement le terme "filtre de Kalman indirect" ou "filtre de Kalman à état d'erreur". La définition la plus plausible que j'ai trouvée se trouve dans le livre de Maybeck [1]: Comme son nom l'indique, dans la formulation de l'espace d'état total (direct), les …
Je travaille sur un EKF et j'ai une question concernant la conversion de trames de coordonnées pour les matrices de covariance. Disons que j'obtiens une mesure avec la matrice de covariance 6x6 correspondante . Cette mesure et sont donnés dans un cadre de coordonnées . J'ai besoin de transformer la …
Le filtre de Kalman non parfumé est une variante du filtre de Kalman étendu qui utilise une linéarisation différente reposant sur la transformation d'un ensemble de «points Sigma» au lieu de l'expansion de la série Taylor de premier ordre. L'UKF ne nécessite pas de calcul jacobien, peut être utilisé avec …
Je travaille actuellement sur un projet pour l'école où j'ai besoin d'implémenter un filtre de Kalman étendu pour un robot ponctuel avec un scanner laser. Le robot peut tourner avec un rayon de braquage de 0 degré et avancer. Tous les mouvements sont linéaires par morceaux (entraînement, rotation, entraînement). Le …
Contexte: J'implémente un simple filtre de Kalman qui estime la direction de cap d'un robot. Le robot est équipé d'une boussole et d'un gyroscope. Ma compréhension: Je pense à représenter mon état comme un vecteur 2D , où est la direction actuelle du cap et est le taux de rotation …
Mon équipe construit un robot pour naviguer de manière autonome dans un environnement extérieur. Nous avons récemment obtenu un nouveau capteur IMU / GPS intégré qui effectue apparemment un filtrage Kalman étendu sur puce. Il donne le tangage, le roulis et le lacet, les vitesses nord, est et descente, ainsi …
Je travaille sur un quadrirotor. Je connais sa position - , où j'aimerais aller - la position cible b , et à partir de là je calcule un vecteur c - un vecteur unitaire qui m'amènera à ma cible:uneaabbbccc c = b - a c = normalize(c) Puisqu'un quadrotor peut …
J'ai un système dans lequel j'ai deux sous-systèmes distincts pour estimer les positions des robots. Le premier sous-système est composé de 3 caméras qui sont utilisées pour détecter les marqueurs que le robot porte et qui produisent 3 estimations de la position et de l'orientation du robot. Le deuxième sous-système …
Je fais du SLAM avec un robot à entraînement différentiel à quatre roues motrices (2 roues motrices) qui traverse une certaine salle. Le couloir n'est pas plat partout. Et le robot tourne en tournant sur place, puis en voyageant dans la direction résultante. L'algorithme SLAM n'a pas besoin d'être exécuté …
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