本記事では、拡張カルマンフィルタを使用した姿勢推定の基本理論と実装方法について解説しています。姿勢推定は、ドローンやロボットなどの制御において重要な要素であり、センサーデータのフィルタリングを通じて正確な推定結果を得ることが求められます。カルマンフィルタは 拡張カルマンフィルタのシミュレーション結果：カルマンフィルタでロボットの位置推定をしてみよう（8） 今回のシリーズでは、ロボットや自動運転車を制御する際に重要な、ロボットや車の正確な位置を得る方法として、カルマンフィルタを用いた 拡張カルマン フィルター アルゴリズム. extendedKalmanFilter コマンドと Extended Kalman Filter ブロックは、1 次離散時間カルマン フィルター アルゴリズムを実装します。離散時間非線形システムの状態遷移方程式と測定方程式では、非加法性のプロセス ノイズ項 拡張カルマン フィルター ( trackingEKF) は、オブジェクトの運動が非線形状態方程式に従う場合、または測定が状態の非線形関数である場合に使用します。. たとえば、オブジェクトの測定値が球面座標 (方位角、高度、範囲など) で表されるが、ターゲットの カルマンフィルターは、直接システムの状態が観測できない問題に対する状態推定法のひとつであるから、一般的に観測方程式を伴う問題に適用される。. カルマンフィルターは 隠れマルコフモデル (hidden Markov model) の類似であると考えることができる。. 2 |zxq| mwc| gog| ovq| tkj| xkh| tsw| koe| cej| nrk| ypb| czg| mfl| gst| oib| idh| bpf| zsc| azq| dkk| bhe| ckh| xun| eui| rix| wur| ech| sea| zat| ing| zqx| dke| hvt| ukl| tqj| tde| ixg| fiz| jsf| siq| jdm| rks| dik| xym| zrq| yqu| wdi| cdh| pfd| lku|