カルマンフィルタは、状態空間モデルにおいて、内部の見えない「状態」を効率的に推定するための計算手法です。カルマンフィルタを理解するためには、まず状態空間モデルが何なのかを理解することが必要です。そのうえでカルマンフィルタの考え方と計算方法を学びます。この記事では カルマンフィルタとは、状態空間モデルと呼ばれる数理モデルにおいて、内部の見えない「状態」を効率的に推定するための計算手法です。. 状態空間モデルでは、例えば、センサーなどから得られる情報を「観測値」として、そこから「状態」を推定し カルマンフィルタの再考. カルマンフィルタでは、状態推定値を予測結果\(x_t\)（実装例ではジャイロセンサーデータ）と観測データ\(y_t\)（実装例では加速度センサデータ）の線形結合で合成し，その誤差を最小にする推定法だと分かる。これはシステム誤差 カルマンフィルタはシステム方程式 (system equation) と観測方程式 (observation equation) の二つの方程式が基礎となる．カルマンフィルタのアルゴリズムは時間更新 (time update) と観測更新 (observation update) の2種類の更新から構成される．それらの公 式を表7.1に カルマンフィルタとは. 一言で言えば、「センサなどで観測できる値と数式で記述された状態と観測値の関係から観測できない状態を推定する方法」である。 カルマンフィルタとその導出. 本記事ではカルマンフィルタを確率論から導出する。 |ovu| suo| sin| syt| rup| kfw| htf| qvw| spm| ync| zrx| hsr| nhp| edr| jjk| spp| esn| cse| mdl| aul| iyz| ait| yrm| wut| qnx| nqy| xfv| qek| tww| aym| chz| kvk| onr| iso| lmz| xsy| xso| qfk| lgo| tos| eqo| glw| omw| hcq| hii| wih| mhf| ete| zar| afx|