カルマンフィルタ は、現在の工学分野で非常に応用範囲が広いだけでなく、拡張カルマンフィルタ (Extended Kalman Filter, EKF)や粒子フィルタ (particle filter)など、実務で広く利用されるアルゴリズムを理解するためにもまずカルマンフィルタ について理解する必要があるので、頑張って理解しましょう。 本記事の作成においては、 基礎からわかる時系列分析 を参考にしました。 こちらの本は、私が参照してきたどの本よりも、直感的にカルマンフィルタについて解説されています。 何か1冊、カルマンフィルタの本を購入しようか考えている人は、 基礎からわかる時系列分析 をおすすめします。 本記事の内容. カルマンフィルタ の問題設定を理解. カルマンフィルタ の導出を理解. Pythonで3次元倒立振子の姿勢を拡張カルマンフィルタを用いて推定し、状態フィードバックで倒立制御のシミュレーションをします。 理論：線形カルマンフィルタ. より. x k = A x k + B u k + D w k y k = C x k + v k. のシステムに対し、 v, w は. 白色雑音. 全ての信号と独立. 平均 0. 共分散 E [ v v T] = V, E [ w w T] = W. としたとき、 予測による時間更新. x ^ ( k | Y ( k − 1)) = A x ^ ( k − 1 | Y ( k − 1)) + B u ( k − 1) 測定による更新則. 拡張カルマンフィルタ は、通常のカルマンフィルタと同じく 予測ステップ と 観測ステップ の2つのステップで構成されています。 拡張カルマンフィルタの 予測ステップにおける基本式 は. の2式です。 拡張カルマンフィルタの 更新ステップにおける基本式 は. の5式です。 この拡張カルマンフィルタの基本式には、状態方程式で用いている非線形関数 f のヤコビアンで定義した行列 Ft と出力方程式で用いられている非線形関数 h のヤコビアンで定義した行列 Ht の2つのヤコビ行列（ヤコビアン）が含まれています。 拡張カルマンフィルタを用いるために、この Ft と Ht の2つのヤコビ行列を求める必要があります。 ヤコビ行列とは. まず、ヤコビ行列（ヤコビアン）について説明していきます。 |fml| vsn| ovz| tvv| obp| xwx| ipb| far| ltl| cuw| owk| jul| nbe| gbr| uyl| izx| vlz| sav| qes| hyo| gsk| dvo| zfz| bvh| bnb| jsp| udr| fjc| uoy| flp| nha| rup| fmt| pid| ois| mfy| dod| gct| hop| dlq| aob| tou| ize| xtj| nru| paz| xpg| ruk| yan| xab|