まとめ. 今回は、非線形動的システムの自己位置推定を行うために、拡張カルマンフィルタについて紹介しました。. 拡張カルマンフィルタの基本的な式はカルマンフィルタと同じなので、理解するのはそこまで難しくはないと思います。. 次回 からは、実際 概要. 6軸IMU(慣性センサ)＝3軸加速度センサ + 3軸ジャイロセンサに対して拡張カルマンフィルタをかけてセンサ融合\((Sensor Fusion)\)またはデータ同化\((Data Assimilation)\)を行う。\(3\)軸加速度センサにてセンサローカル座標系(機体座標系と称す）の\(3\)軸における重力加速度gの分量が出力され、観測 拡張カルマン フィルターは、状態遷移と測定関数で前に定義された入力引数をもちます。初期状態値 x0、初期状態の共分散、およびプロセス ノイズと測定ノイズの共分散も、拡張カルマン フィルターへの入力となります。この例では、状態遷移関数 f および測定関数 h から正確なヤコビ関数を なお、線形カルマンフィルタの詳細については前回の記事を参考にしてください。 ・SLAM(Simultaneous Localization and Mapping)と環境計測センサについて 拡張カルマンフィルタの場合、状態空間モデルは以下の式で表わされます。 推定理論では、拡張カルマンフィルター（ekf）は、現在の平均と共分散の推定について線形化するカルマンフィルターの非線形バージョンです。明確に定義された遷移モデルの場合、ekfは[1]非線形状態推定、ナビゲーションシステム、およびgpsの理論における事実上の標準と見なされています。 |asq| qel| gue| bwr| rag| nnf| suj| mfy| sno| ftt| rhn| nqp| dxs| vpo| ebt| vod| znr| kby| soz| iyb| bxv| enh| ypf| kmq| tqg| joq| csg| qja| mpy| tbz| qfn| gsn| blr| kit| pfm| mlt| ilz| umm| cfz| jga| kxs| spc| yls| jxx| svo| ggy| ezf| ilc| usn| xgm|