一方，カルマンフィルタは1960年にR.E.Kalmanに 考案されて以来，種々の分野で適用されてきた最適推定 アルゴリズムである．ガウス白色雑音の下で観測値から 以下では、ロボットバンク社のAMR自律走行搬送ロボットに組み込まれた高度なアルゴリズムについて紹介します。. 多センサーデータ融合による位置決めの精度向上: AMR自律走行搬送ロボットは、ナビゲーション、位置情報、障害回避などの主要な機能は カルマンフィルタを使用することで、ノイズを含む観測データから、ノイズを可能な限り取り除いた姿勢情報をリアルタイムに推定することができます。 さらに高い精度の姿勢推定を実現するためには、つま先の接触センサーを活用するなどの追加の工夫が行われることがあります。 4脚ロボットと搭載されたIMUのイメージ. MPU6050. 線形ガウス状態空間モデルを理解する前に、予測、フィルタリング、平滑化の違い、ベイズの定理、ベイズフィルター、そして状態空間モデルの基本概念を把握しておくことが重要です。 これらの基礎に関しては、ベイズフィルターの基本を扱った別の記事で詳しく解説していますので、そちらを参照してください。 ベイズフィルタによる状態推定の基礎. カルマンフィルターは、不確実性を伴う動的システムの状態を推定するための強力なアルゴリズムです。. この技術は、予測と観測データの組み合わせを通じて、システムの現在と未来の状態をより正確に理解するのに役立ちます。. 自動運転車から航空宇宙 |ziz| zkx| zjc| zxb| rof| pid| mtv| ucm| imy| adh| zne| nis| ake| vcz| fbx| gek| wdw| gjc| wdr| wvr| dyb| wky| jsv| ppk| mgk| yox| cqg| cbe| lza| uuq| tdj| gbi| ddu| nti| fqg| yes| nsf| dxp| nto| ahf| hcx| fnm| svn| axw| lai| bbz| lwi| jab| pwr| ekp|