Als «kalman-filters» getaggte Fragen

Das Kalman-Filter ist eine mathematische Methode, bei der über die Zeit beobachtete verrauschte Messungen verwendet werden, um Werte zu erzeugen, die tendenziell näher an den wahren Werten der Messungen und den zugehörigen berechneten Werten liegen.

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Wie kann man Kalman Gain intuitiv verstehen?
Der Kalman-Filteralgorithmus funktioniert wie folgt Initialisiere und .x^0|0 \hat{\textbf{x}}_{0|0}P0|0\textbf{P}_{0|0} Bei jeder Iteration ist k=1,…,nk=1,\dots,n Vorhersagen Vorausgesagte (a priori) Zustandsschätzung Vorhergesagte (a priori) geschätzte Kovarianz Aktualisierenx^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−1FkT+Qk \textbf{P}_{k|k-1} = \textbf{F}_{k} \textbf{P}_{k-1|k-1} \textbf{F}_{k}^{\text{T}} + \textbf{Q}_{k} Innovations- oder Messrest Innovation (oder Rest) Kovarianz Optimaler Kalman-Gewinn Statusschätzung (a …

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Kalman-Filter für Position und Geschwindigkeit: Einführung von Geschwindigkeitsschätzungen
Vielen Dank an alle, die gestern Kommentare / Antworten zu meiner Anfrage gepostet haben ( Implementierung eines Kalman-Filters für Position, Geschwindigkeit, Beschleunigung ). Ich habe mir angesehen, was empfohlen wurde, und insbesondere sowohl (a) das Wikipedia-Beispiel für eine eindimensionale Position und Geschwindigkeit als auch eine andere Website, die ähnliche Aspekte …

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Sollte der Eingang eines Kalman-Filters immer ein Signal und dessen Ableitung sein?
Ich sehe immer den Kalman-Filter, der mit solchen Eingabedaten verwendet wird. Beispielsweise sind die Eingaben üblicherweise eine Position und die entsprechende Geschwindigkeit: (x,dxdt)(x,dxdt) (x, \dfrac{dx}{dt}) In meinem Fall habe ich zu jeder Abtastzeit nur 2D-Positionen und -Winkel: Pi(xi,yi)and(α1,α2,α3)Pi(xi,yi)and(α1,α2,α3) P_i(x_i, y_i) \qquad \text{and} \qquad (\alpha_1, \alpha_2, \alpha_3) Sollte ich Geschwindigkeiten für …

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Intuitive Erklärung der Verfolgung mit Kalman-Filtern
Ich würde mich sehr über eine intuitive Erklärung für das (visuelle) Tracking mit Kalman-Filtern freuen. was ich weiß: Vorhersageschritt: Dynamischer Systemzustand : Zielort zum Zeitpunkt txtxt\mathbf x_tttt Messung : das Bild zum Zeitpunkt t (??)ztzt\mathbf z_tttt Basierend auf Bildern / Messungen möchte ich den Zustand x t vorhersagen ? (mit …

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Ist ein Kalman-Filter zum Filtern der Positionen projizierter Punkte unter Berücksichtigung der Euler-Winkel des Erfassungsgeräts geeignet?
Mein System ist das folgende. Ich benutze die Kamera eines Mobilgeräts, um ein Objekt zu verfolgen. Durch diese Verfolgung erhalte ich vier 3D-Punkte, die ich auf den Bildschirm projiziere, um vier 2D-Punkte zu erhalten. Diese 8 Werte sind aufgrund der Erkennung etwas verrauscht. Ich möchte sie filtern, um die Bewegung …

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Kalman-Filter in der Praxis
Ich habe die Beschreibung des Kalman-Filters gelesen, bin mir aber nicht sicher, wie es in der Praxis zusammenkommt. Es scheint in erster Linie auf mechanische oder elektrische Systeme ausgerichtet zu sein, da es lineare Zustandsübergänge wünscht und aus demselben Grund für die Erkennung von Anomalien oder die Lokalisierung von Zustandsübergängen …

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Wie lässt sich der stationäre Kalman-Filter-Prädiktor ableiten?
In seinem Kapitel über Kalman-Filter heißt es in meinem DSP-Buch, scheinbar aus heiterem Himmel, der stationäre Kalman-Filter für ein System {x(t+1)y(t)=Ax(t)+w(t)=Cx(t)+v(t){x(t+1)=Ax(t)+w(t)y(t)=Cx(t)+v(t)\begin{cases} x(t+1) &= Ax(t) + w(t) \\ y(t) &= Cx(t) + v(t) \end{cases} hat den Prädiktor x^(t+1|t)=(A−AK¯C)x^(t|t−1)+AK¯y(t)x^(t+1|t)=(A−AK¯C)x^(t|t−1)+AK¯y(t)\hat{x}(t+1|t) = (A-A\bar{K}C)\hat{x}(t|t-1) + A\bar{K}y(t) und stationäre Zustandsvektorkovarianz und Kalman-Gewinn ˉ K = ˉ …


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Wann sollte EKF und wann Kalman Filter angewendet werden?
Ich lerne jetzt seit einer Woche Kalman Filter. Ich habe gerade herausgefunden, dass EKF (Extended Kalman Filter) für meinen Fall besser geeignet ist. Angenommen, ich wende KF / EKF für ein Variometer an (das Gerät, das Flugzeugen und Fallschirmspringern mitteilt, wie hoch ihre vertikale Position und Geschwindigkeit ist). In meinem …

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Gutes Buch oder Nachschlagewerk zum Erlernen von Kalman Filter
Möchten Sie diesen Beitrag verbessern? Geben Sie detaillierte Antworten auf diese Frage, einschließlich Zitaten und einer Erklärung, warum Ihre Antwort richtig ist. Antworten ohne ausreichende Details können bearbeitet oder gelöscht werden. Ich bin völlig neu im Kalman-Filter. Ich hatte einige Grundkurse über bedingte Wahrscheinlichkeit und lineare Algebra. Kann jemand ein …


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Kalman-Filter - Verständnis der Rausch-Kovarianz-Matrix
Welche Bedeutung haben die Rauschkovarianzmatrizen im Kalman-Filter-Framework? Ich beziehe mich auf: Prozessrausch-Kovarianzmatrix Q und Messrausch-Kovarianzmatrix R. zu jedem Zeitpunkt Schritt t. Wie interpretiere ich diese Matrizen? Was repräsentieren sie? Sprechen sie darüber, wie sich das Rauschen einer Beobachtung in Bezug auf das Rauschen einer anderen Beobachtung im Zustandsvektor ändert?

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Kalman Filter - Implementierung, Parameter und Optimierung
Zunächst einmal versuche ich zum ersten Mal, einen Kalman-Filter zu erstellen. Ich habe zuvor die folgende Frage gestellt: Herausfiltern von Geräuschen und Abweichungen von Geschwindigkeitswerten auf StackOverflow, die den Hintergrund für diesen Beitrag beschreibt. Dies ist eine typische Stichprobe von Werten, die ich filtern möchte. Sie müssen nicht unbedingt abnehmen, …

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Implementierung eines Kalman-Filters für Position, Geschwindigkeit, Beschleunigung
Ich habe in der Vergangenheit Kalman-Filter für verschiedene Zwecke verwendet , bin aber jetzt daran interessiert, einen zu verwenden, um Position, Geschwindigkeit und Beschleunigung im Zusammenhang mit der Positionsverfolgung für Smartphone-Apps zu verfolgen. Es fällt mir auf, dass dies ein Lehrbuchbeispiel für einen einfachen linearen Kalman-Filter sein sollte, aber ich …


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