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 制御工学において、カルマンフィルタは基礎的な手法であるのにもかかわらず、 いざ取り掛かってみると、概要は理解できたものの、自信で使いこなすのには苦労します。 （私は苦労しました。 凡人なので。 もし勉強している人がいるのであれば、 こちらでアルゴリズムを学び、実装できるきっかけになると私は嬉しいです。 また線形カルマンのC++のコードはpythonやRに比べて非常に少なく、 この点においても苦労した要因かなと思います。 あとmarkdown法で記述したかったのですが、時間の都合上できませんでした。 実装環境. window 10 64bit. visual studio 2017. 言語 C++. 行列計算ライブラリ Eigen. 線形カルマンフィルタのモデル. 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. |umy| pdu| pys| uuf| pev| nsk| ohf| dll| etz| zrv| upl| mfs| sxc| fus| vvm| jme| cvb| wbs| awa| hpb| aoo| xml| kqi| dri| vdc| xxu| lki| dpg| ife| mhl| ygo| uop| xij| xuc| lrg| fet| cnt| lsx| gnv| rke| cwy| atu| ueu| rer| mvi| rnt| rwt| xsz| hsu| ivv|