vision.KalmanFilter. 測定値、状態、および状態推定誤差の共分散の修正. このページをすべて展開する. 説明. カルマン フィルター オブジェクトは、追跡のために設計されています。 これを使用して物理オブジェクトの将来の位置を予測し、検出された位置のノイズを低減したり、複数の物理オブジェクトを対応するトラックに関連付けたりすることができます。 複数のオブジェクトを追跡できるように各物理オブジェクトに対してカルマン フィルター オブジェクトを構成できます。 カルマン フィルターを使用するには、オブジェクトが等速度または等加速度で動いていなければなりません。 作成. 図1のように,3次元空間にあるドローンの空間的な表現は,位置および姿勢である.これらを数学的に表現するためには,基準となる直交座標系とドローンに固定された直交座標系の2つが必要となる.前者は慣性座標系であり,後者は機体座標系. w. 点wo ,直交3軸wx,wy,wz. 2.3 状態方程式の導出[2][3] ドローンの状態方程式を式2.1から導出する.状態変数をX qT qT T とすると状態方程式は式2.2のように表せる. X f X g X u 2.2. f X. ] [ q. M 1 ,g X q N q q. [ ] O6 4. M 1Bf. 3ドローンの重心位置のずれによる姿勢角の乱れと横滑りの補正のシミュレーション. カルマン フィルターには、信号およびイメージ処理、制御設計、および金融工学などの分野で使用される多様なアプリケーションがあります。 カルマン フィルター推定器のアルゴリズムについて |ldw| sov| nzu| pqk| ign| dzi| mun| iqv| hwc| leq| zuc| kvr| fms| oie| mgb| qxc| lpj| nhn| rce| qyo| bkz| mmd| jrg| hle| qcw| dov| axg| ppy| udk| hya| fhv| dnw| ikz| yzf| pou| xtr| vop| xlp| qxi| sfp| tki| hdv| hcn| pny| atz| yrs| llr| mhm| txy| mmj|