Questions marquées «kalman-filters»

Le filtre de Kalman est une méthode mathématique utilisant des mesures bruyantes observées au fil du temps pour produire des valeurs qui ont tendance à être plus proches des vraies valeurs des mesures et de leurs valeurs calculées associées.

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Comment comprendre Kalman gagner intuitivement?
L' algorithme de filtre de Kalman fonctionne comme suit Initialisez et .x^0|0x^0|0 \hat{\textbf{x}}_{0|0}P0|0P0|0\textbf{P}_{0|0} A chaque itérationk=1,…,nk=1,…,nk=1,\dots,n Prédire Estimation prédite (a priori) de l'état Covariance estimée (a priori) Mise à jourx^k|k−1=Fkx^k−1|k−1+Bkukx^k|k−1=Fkx^k−1|k−1+Bkuk \hat{\textbf{x}}_{k|k-1} = \textbf{F}_{k}\hat{\textbf{x}}_{k-1|k-1} + \textbf{B}_{k} \textbf{u}_{k} Pk|k−1=FkPk−1|k−1FTk+QkPk|k−1=FkPk−1|k−1FkT+Qk \textbf{P}_{k|k-1} = \textbf{F}_{k} \textbf{P}_{k-1|k-1} \textbf{F}_{k}^{\text{T}} + \textbf{Q}_{k} Innovation ou mesure résiduelle Innovation (ou …


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L'entrée d'un filtre de Kalman doit-elle toujours être un signal et sa dérivée?
Je vois toujours le filtre de Kalman utilisé avec de telles données d'entrée. Par exemple, les entrées sont généralement une position et la vitesse correspondante: (x,dxdt)(x,dxdt) (x, \dfrac{dx}{dt}) Dans mon cas, je n'ai que des positions et des angles 2D à chaque instant d'échantillonnage: Pi(xi,yi)and(α1,α2,α3)Pi(xi,yi)and(α1,α2,α3) P_i(x_i, y_i) \qquad \text{and} \qquad …



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Le filtre de Kalman en pratique
J'ai lu la description du filtre de Kalman, mais je ne sais pas comment il se combine dans la pratique. Il semble viser principalement les systèmes mécaniques ou électriques car il veut des transitions d'états linéaires et qu'il n'est pas utile pour la détection d'anomalies ou la localisation de transitions …



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Quand utiliser EKF et quand Kalman Filter?
J'apprends Kalman Filter depuis une semaine maintenant. Je viens de découvrir que l'EKF (filtre Kalman étendu) pourrait être plus approprié pour mon cas. Je ne suppose pas que j'applique KF / EKF pour variomètre (l'appareil qui indique aux avions et aux parachutistes quelle est leur position verticale et leur vitesse). …






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Propriétés statistiques des estimations de Kalman sous bruit gaussien
Pour un modèle état-espace linéaire avec l' état gaussiennes indépendantes et des bruits de sortie et estimation parfaite pour l' état initial, faire des estimations de Kalman ont les propriétés suivantes: oùE(x^k|k−xk)=0E(x^k|k−xk)=0 E(\hat{x}_{k|k} - x_k) = 0 Pk|k=Var(x^k|k−xk), or Var(x^k|k), or Var(xk)?Pk|k=Var(x^k|k−xk), or Var(x^k|k), or Var(xk)? P_{k|k} = Var(\hat{x}_{k|k} - …

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