과거에는 칼만 필터 를 사용해 왔지만 이제는 스마트 폰 앱의 위치 추적에서 위치, 속도 및 가속도를 추적하는 데 관심이 있습니다. 이것이 간단한 선형 칼만 필터의 교과서 예제 여야한다고 생각하지만, 이것을 논의하는 온라인 링크를 찾을 수없는 것 같습니다. 나는 이것을하는 다양한 방법을 생각할 수 있지만 처음부터 그것을 연구하는 대신 여기 누군가가 올바른 방향으로 나를 가리킬 수 있습니다.
- 누구든지이 시스템을 설정하는 가장 좋은 방법을 알고 있습니까? 예를 들어 최근 위치 관측 이력을 고려할 때 칼만 필터 상태 공간의 다음 지점을 예측하는 가장 좋은 방법은 무엇입니까? 상태 공간에서 가속을 포함하는 장점과 단점은 무엇입니까? 모든 측정이 위치이면 속도와 가속이 상태 공간에 있으면 시스템이 불안정해질 수 있습니까? 기타 ...
- 대안 적으로,이 칼만 필터의 적용에 대한 좋은 참조를 아는 사람이 있습니까?
Wikipedia에 간단한 예가 있습니다 . 세부 정보를 얻을 수있을 정도로 간단합니다. 첫 번째 질문에 답하기 위해 현재 상태와 시스템 동작의 동적 모델을 사용하여 다음 상태를 예측합니다.
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Jason R
@JasonR의 의견에 감사하지만 Wikipedia에있는 것보다 더 많은 것을 찾고 있습니다. 칼만 필터를 많이 사용해 왔기 때문에이 특정 응용 프로그램의 최선의 접근 방식과 함정에 대해 가능한 한 상세하게 찾고 있습니다.
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Stochastically
칼만 필터는 성숙하고 충분한 주제로, 원하는대로 현대의 자세한 예를 찾기가 어려울 수 있습니다. 간단히 말해서 위치 만 측정하더라도 상태 벡터에 속도 및 가속도와 같은 미분을 포함하는 것이 중요합니다. 추적하는 미분의 양은 필터가 정적 오류없이 추적 할 수있는 상태의 다항식 변화 순서와 관련이 있습니다.
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Jason R
@JasonR은 다른 것이 없으면 매우 유용한 포인터입니다 :-).
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Stochastically
이것은 당신이 추구하는 것이 아니지만 비슷한 질문에 대한 대답이 도움이 될 수 있습니다.
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Peter K.