저는 칼만 필터의 세계에 새로운 것을 알고 있습니다. 그래서 그것에 대해 의구심이 생깁니다.칼만 필터 구현 : 가속도계 입력 만있는 위치
나는 간단한 사례 연구를 사용합니다 : 우리는 몸이 변화 가속 이동하는 1 차원의 세계가있는 경우는 칼만와 현재 위치와 속도 필터를 추정 할 수있을 수
를? (가속도계 측정이 시끄 럽기 때문에). 예를 많이 발견했지만 GPS와 같은 다른 종류의 추적 기술을 사용합니다. 나는 가속도계로 국가를 추정하고 칼만 필터를 설치하는 방법을 충분히 이해할 수 있는지 알고 싶습니다.
는칼만 필터는 자주 (GPS에서 accelometer, 자이로의 각속도 및 절대 위치 측정에서, 예를 들어 가속도) 서로 다른 소스에서 측정을 결합하는 데 사용되는 사전에 미셸을 주셔서 감사합니다.
일반적으로 시스템의 현재 상태를 나타내는 상태 변수 (예 : 위치, 속도, 가속도)를 정의합니다. 그리고 프로세스 모델 (국가가 행동해야한다고 생각하는 것 - 귀하의 경우, 지속적인 가속 모델)과 측정 모델 (현재 상태를 관찰하는 방법)을 제공합니다. 귀하의 경우 측정 모델 H는 가속도 만 관찰 할 수 있으며 위치에 대한 정보는 절대 갖지 않습니다. 본질적으로이 칼만 필터 을 관찰 할 수없는으로 만들면 과소 평가 된 시스템이라고 생각할 수 있습니다.
위치 상태를 결정하는 측정 값이 없으면 공분산 행렬 P는 계속 폭발하며 실제 값에 가까운 값을 제공 할 수는 없습니다.
따라서 답은 아니오입니다. 위치를 절대적으로 측정하지 않고도 일정 가속도 모델로 칼만 필터를 사용할 수 없습니다.
짧은 대답은 아니오입니다. 칼만 필터는 단지 센서가 가속도계 인 경우 추정 위치가 아닙니다. 가속도를 통합하여 속도를 얻으면 하나의 알려지지 않은 상수 (초기 속도)가 있습니다. 속도를 적분하여 위치를 얻으면 두 번째 알려지지 않은 상수 인 초기 위치를 얻습니다. 가속도계의 추가 측정은 초기 위치 또는 초기 속도에 대한 정보를 제공하지 않으며 가속도계만으로는 해결할 수 없습니다. 위치를 추정하려면 다른 센서 또는 기타 정보가 있어야합니다. –
설명 해 주셔서 감사합니다. 분명합니다. – Rox1991