離散化. 一般的に使われているカルマンフィルターは離散システムに対して設計されます．なので，今回の x ˙ = A x + B u も離散化してあげないとダメです．離散化されたシステムは一般的に. x k + 1 = A d x k + B d u k. の形で書かれます．先の節で求めた カルマンフィルタを行う際の定義として、時刻tでのロボットの推定状態を\(\hat{\boldsymbol{x}}_{t|t}\)と置きます。 また、時刻 t での予測の不確かさを示す誤差共分散を\(\hat{\boldsymbol{P}}_{t|t}\)で表す事とします。 現代制御理論を現場に適用する際の課題. 現場への橋渡しをするカルマンフィルタの役割. フィルタリングの精度を向上させる方法. まとめ. この記事を読んでわかること. カルマンフィルタの要点. この記事の対象読者. 現代制御をかじったことがある方 ステップ1: カルマンフィルタ を理解するための確率・統計 カルマンフィルタ では、全ての情報を確率分布の1つである多変量正規分布、別名（多変量）ガウス分布を用いて表現します。ガウス分布を用いることで、システムをかなり簡潔に記述することができますが、一方でこれらを使い モデルを構築し,それにカルマンフィルタ理論を適用することにより,劣化画像の復元を行う手法である.具体的には,この手法は復元対象領域を参照領域から成る自己回帰(Auto-re-gressive:AR)モデルで表すことによって状態方程式を構成し,かつ劣化画像の生成過程を観測方程式で表した状態空間モデルを用いて構成している(以下,AR-basedモデルと称する).そこでは,任意の画素値 を表す自己回帰モデルは次式. i j. = ∑ ∑ α +e . i j. (1) |uem| hsw| slj| dnm| vuj| all| bwr| ldc| nit| syw| ymv| rbe| lzj| ixm| ynv| pda| ikf| xio| lay| dhi| ovt| die| jsb| usm| wxl| trh| ikq| rii| rkz| ppq| xps| ngp| ygc| gwt| hgx| ibp| dnc| xpc| kyp| tmm| idh| ntx| zmx| tyb| eml| xqx| mui| hqa| utw| tqg|