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칼만 필터링과 (필요한 경우 반복되는) 최소 제곱 다항식 회귀의 관계는 무엇입니까?

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칼만 필터 알고리즘은 다음과 같이 작동합니다 초기화 과 .P0| 0x^0|0x^0|0 \hat{\textbf{x}}_{0|0}P0|0P0|0\textbf{P}_{0|0} 각 반복에서k=1,…,nk=1,…,nk=1,\dots,n 예측 예측 된 (선험적) 상태 추정치 예측 된 공분산 추정 업데이트Pk| k−1=FkPk−1| k−1F T k +Qkx^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} 혁신 또는 측정 잔차 혁신 (또는 잔차) …

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어제 내 쿼리에 의견 / 답변을 게시 한 모든 사람들에게 감사드립니다 ( 위치, 속도, 가속도에 대한 칼만 필터 구현 ). 내가 추천 한 것을보고, 그리고 봤는데 모두의 (a)에서 특히 하나 개의 차원 위치와 속도에 위키 피 디아 예 와도 비슷한 일을 고려 다른 웹 사이트 . 2013 년 4 월 …

24 kalman-filters 

나는 항상 그러한 입력 데이터와 함께 사용되는 칼만 필터를 봅니다. 예를 들어, 입력은 일반적으로 위치와 해당 속도입니다. ( x , d엑스디티)(엑스,디엑스디티) (x, \dfrac{dx}{dt}) 필자의 경우 각 샘플 시간에 2D 위치와 각도 만 있습니다. 피나는( x나는,y나는)과( α1, α2, α삼)피나는(엑스나는,와이나는)과(α1,α2,α삼) P_i(x_i, y_i) \qquad \text{and} \qquad (\alpha_1, \alpha_2, \alpha_3) 칼만 프레임 워크에 맞도록 …

19 filters  adaptive-filters  kalman-filters 

칼만 필터를 사용한 (시각적) 추적에 대한 직관적 인 설명에 감사드립니다. 내가 아는데 것을: 예측 단계 : 동적 시스템 상태 : 시간 t 에서의 대상 위치엑스티xt\mathbf x_t티tt 측정 : 시간 인덱스 t 의 이미지 (??)지티zt\mathbf z_t티tt 이미지 / 측정치 에 기초하여 상태 x t 를 예측하고 싶 습니까? (동적 방정식 사용) …

17 computer-vision  kalman-filters  tracking 

내 시스템은 다음과 같습니다. 모바일 장치의 카메라를 사용하여 물체를 추적합니다. 이 추적에서 4 개의 2D 점을 얻기 위해 화면에 투영 한 4 개의 3D 점을 얻습니다. 이 8 가지 값은 감지로 인해 잡음이 심하므로 움직임을 더 매끄럽고 사실적으로 만들기 위해 필터링하고 싶습니다. 두 번째 측정으로, 장치의 자이로 스코프 출력을 사용하여 …

17 filters  kalman-filters  state-space 

칼만 필터에 대한 설명을 읽었지만 실제로 어떻게 결합되는지는 명확하지 않습니다. 선형 상태 전이를 원하기 때문에 주로 기계 또는 전기 시스템을 대상으로하는 것으로 보이며 같은 이유로 (선형 상태 전이를 원하는) 이상 감지 또는 상태 전이를 찾는 데 유용하지 않다는 것이 맞습니까? 실제로, 칼만 필터 (Kalman filter)를 사용하기 위해 미리 알려질 것으로 …

17 kalman-filters  adaptive-algorithms 

칼만 필터에 관한 장에서, DSP 책은 파란색으로 보이지만 시스템에 대한 고정 칼만 필터는 {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} 예측자가있다 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) 정지 상태 벡터 공분산 및 칼만 이득 ˉ K = ˉ P CT(C ˉ P CT+R)-(1)P¯=AP¯AT−AP¯CT(CP¯CT+R)−1CP¯AT+QP¯=AP¯AT−AP¯CT(CP¯CT+R)−1CP¯AT+Q\bar{P} = A\bar{P}A^T …

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즉, 상태 변수 위치 ( p ) 및 속도 ( v )를 가지고 있고 p의 저주파 측정을 수행 하면 v 에 대한 정보도 간접적으로 제공합니다 ( p 의 미분이므로 ). 그러한 관계를 다루는 가장 좋은 방법은 무엇입니까? A) 업데이트 단계에서, 나는 p를 측정 하고 v 를 수정하기 위해 필터링 프로세스와 …

13 filters  kalman-filters  estimation  measurement  bayesian-estimation 

나는 일주일 동안 칼만 필터를 배우고 있습니다. 방금 EKF (확장 칼만 필터)가 내 경우에 더 적합하다는 것을 알았습니다. 가변 거리계 (평면과 낙하산에 수직 위치와 속도를 알려주는 장치)에 KF / EKF를 적용한다고 가정하지 마십시오. 내 경우에는 몇 가지 샘플 데이터를 생성했습니다. 처음 몇 초 (예 : 낙하산)가 떨어지고 (속도가 양수 임) …

13 kalman-filters 

이 게시물을 개선하고 싶습니까? 인용과 답변이 올바른 이유에 대한 설명을 포함하여이 질문에 대한 자세한 답변을 제공하십시오. 세부 사항이없는 답변은 편집하거나 삭제할 수 있습니다. 나는 칼만 필터를 완전히 처음 사용했습니다. 조건부 확률과 선형 대수에 대한 몇 가지 기본 과정을 밟았습니다. 누군가 Kalman Filter 작동을 이해하는 데 도움이되는 좋은 책이나 웹상의 리소스를 …

12 kalman-filters  statistics  linear-algebra 

이것은 내가 생각한 단순하지만 내 순진한 접근 방식은 시끄러운 결과를 가져 왔습니다. 이 샘플 시간과 위치는 t_angle.txt라는 파일에 있습니다. 0.768 -166.099892 0.837 -165.994148 0.898 -165.670052 0.958 -165.138245 1.025 -164.381218 1.084 -163.405838 1.144 -162.232704 1.213 -160.824051 1.268 -159.224854 1.337 -157.383270 1.398 -155.357666 1.458 -153.082809 1.524 -150.589943 1.584 -147.923012 1.644 -144.996872 1.713 …

11 kalman-filters  estimation 

칼만 필터 프레임 워크에서 잡음 공분산 행렬의 의미는 무엇입니까? 나는 언급하고있다 : 공정 잡음 공분산 행렬 Q 및 측정 잡음 공분산 행렬 R 언제든지 단계 t. 이 행렬을 어떻게 해석합니까? 그들은 무엇을 상징합니까? 상태 벡터에서 한 관측치의 소음이 다른 관측치의 소음과 어떻게 다른지에 대해 이야기합니까?

11 filters  noise  kalman-filters  tracking 

우선, 이것은 내가 칼만 필터를 만들려고 처음입니다. 나는 이전에 다음 게시물을 게시했습니다.이 게시물의 배경을 설명하는 StackOverflow의 속도 값에서 잡음과 변화를 필터링 하십시오. 이것은 필터링하려는 일반적인 값 샘플입니다. 여기에서 반드시 감소시킬 필요는 없습니다. 그러나 변화율은 일반적으로 X ------- Y 16 --- 233.75 24 --- 234.01 26 --- 234.33 32 --- 234.12 …

10 filters  algorithms  kalman-filters 

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 …

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