Als «kalman-filter» getaggte Fragen

Ein Kalman-Filter ist ein optimaler Schätzer für lineare dynamische Systeme mit Gaußschem Rauschen. Erweiterungen zu nichtlinearen Systemen sind durch Extended KF und Unscented KF enthalten.

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Warum brauche ich einen Kalman-Filter?
Ich entwerfe ein unbemanntes Luftfahrzeug, das verschiedene Arten von Sensoren enthalten wird: 3-Achsen-Beschleunigungsmesser 3-Achsen-Gyroskop 3-Achsen-Magnetometer Horizontsensor Geographisches Positionierungs System nach unten gerichteter Ultraschall. Ein Freund von mir sagte mir, dass ich all diese Sensordaten durch einen Kalman-Filter schicken muss, aber ich verstehe nicht warum. Warum kann ich das nicht einfach …
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Kovarianzmatrix in EKF?
Ich kämpfe mit dem Konzept der Kovarianzmatrix. Nun, mein Verständnis für , und dass sie die Unsicherheit beschreiben. Beispielsweise beschreibt es für die Unsicherheit des Werts von x. Nun, meine Frage zum Rest der Sigmas, was repräsentieren sie? Was bedeutet es, wenn es sich um Nullen handelt? Ich kann interpretieren, …
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Erweiterter Kalman-Filter unter Verwendung eines Bewegungsmodells für die Kilometermessung
Im Vorhersageschritt der EKF - Lokalisierung muss eine Linearisierung durchgeführt werden und (wie in Probabilistic Robotics [THRUN, BURGARD, FOX] auf Seite 206 erwähnt) die Jacobi-Matrix bei Verwendung des Geschwindigkeitsbewegungsmodells wie folgt definiert werden ⎡⎣⎢xyθ⎤⎦⎥′=⎡⎣⎢xyθ⎤⎦⎥+⎡⎣⎢⎢⎢v^tω^t(−sinθ+sin(θ+ω^tΔt))v^tω^t(cosθ−cos(θ+ω^tΔt))ω^tΔt⎤⎦⎥⎥⎥[xyθ]′=[xyθ]+[v^tω^t(−sinθ+sin(θ+ω^tΔt))v^tω^t(cosθ−cos(θ+ω^tΔt))ω^tΔt]\begin{bmatrix} x \\ y \\ \theta \end{bmatrix}' = \begin{bmatrix} x \\ y \\ \theta \end{bmatrix} + \begin{bmatrix} …
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Mehrdeutige Definition des Kalman-Filters im Fehlerzustand (indirekt)
Ich bin verwirrt darüber, was genau der Begriff "indirekter Kalman-Filter" oder "Fehlerzustands-Kalman-Filter" bedeutet. Die plausibelste Definition, die ich gefunden habe, ist in Maybecks Buch [1]: Wie der Name schon sagt, gehören in der (direkten) Formulierung des Gesamtzustandsraums Gesamtzustände wie Fahrzeugposition und Geschwindigkeit zu den Zustandsvariablen im Filter, und die Messungen …
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Warum sollte ich immer noch EKF anstelle von UKF verwenden?
Der Unscented Kalman Filter ist eine Variante des Extended Kalman Filters, der eine andere Linearisierung verwendet, die auf der Transformation eines Satzes von "Sigma Points" anstelle der Taylor-Reihenerweiterung erster Ordnung beruht. Die UKF erfordert keine Berechnung von Jacobi, kann mit diskontinuierlicher Transformation verwendet werden und ist vor allem für hoch …
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Erweiterter Kalman-Filter mit Laserscan + bekannter Karte
Ich arbeite derzeit an einem Projekt für die Schule, bei dem ich einen erweiterten Kalman-Filter für einen Punktroboter mit einem Laserscanner implementieren muss. Der Roboter kann sich mit einem Wenderadius von 0 Grad drehen und vorwärts fahren. Alle Bewegungen sind stückweise linear (fahren, drehen, fahren). Der von uns verwendete Simulator …
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Wie kann man die Kovarianz drehen?
Ich arbeite an einem EKF und habe eine Frage zur Koordinatenrahmenkonvertierung für Kovarianzmatrizen. Nehmen wir an, ich eine Messung erhalten mit entsprechenden 6x6 Kovarianzmatrix . Diese Messung und sind in einem Koordinatenrahmen . Ich muss die Messung in einen anderen Koordinatenrahmen umwandeln, . Das Transformieren der Messung selbst ist trivial, …
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Wie modelliere ich unvorhersehbares Rauschen in Kalman Filter?
Hintergrund: Ich implementiere einen einfachen Kalman-Filter, der die Kursrichtung eines Roboters schätzt. Der Roboter ist mit einem Kompass und einem Gyroskop ausgestattet. Mein Verständnis: Ich denke darüber nach, meinen Zustand als 2D-Vektor darzustellen , wobei die aktuelle Kursrichtung und \ dot {x} die vom Gyroskop gemeldete Rotationsrate ist.(x,x˙)(x,x˙)(x, \dot{x})xxxx˙x˙\dot{x} Fragen: …
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Verkettung von Kalman-Filtern
Mein Team baut einen Roboter, um in einer Umgebung im Freien autonom zu navigieren. Wir haben kürzlich einen neuen integrierten IMU / GPS-Sensor erhalten, der anscheinend eine erweiterte Kalman-Filterung auf dem Chip durchführt. Es gibt Nick-, Roll- und Giergeschwindigkeiten, Nord-, Ost- und Abwärtsgeschwindigkeiten sowie Breiten- und Längengrade an. Wir haben …
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Einen Quadrotor zu einem Ziel führen
Ich arbeite an einem Quadrotor. Ich kenne seine Position - , wohin ich gehen möchte - Zielposition b und berechne daraus einen Vektor c - einen Einheitsvektor, der mich zu meinem Ziel führt:einaabbbccc c = b - a c = normalize(c) Da sich ein Quadrotor ohne Drehung in jede Richtung …
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Was ist der beste Weg, um Messungen von IMU-, LIDAR- und Encoder-Informationen in einem rekursiven Bayes'schen Filter zusammenzuführen?
Ich mache SLAM mit einem vierrädrigen Differentialantriebsroboter (Zweiradantrieb), der durch einen Flur fährt. Der Flur ist nicht überall flach. Und der Roboter dreht sich, indem er sich an Ort und Stelle dreht und dann in die resultierende Richtung fährt. Der SLAM-Algorithmus muss nicht online ausgeführt werden. Der Roboter nimmt Messungen …
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Die Fusion mehrerer Positionsschätzungen
Ich habe ein System, in dem ich zwei separate Subsysteme zum Schätzen von Roboterpositionen habe. Das erste Subsystem besteht aus 3 Kameras, die zum Erkennen von Markierungen verwendet werden, die der Roboter trägt, und die 3 Schätzungen der Position und Ausrichtung des Roboters ausgeben. Das zweite Subsystem ist ein System, …
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