7 カルマンフィルタ カルマンフィルタには離散過程のカルマンフィルタと連続過程のカルマンフィルタの2種類がある.本書では,慣性計測装置に広く使われている離散過程のカルマンフィルタを扱う. 7.1 カルマンフィルタのアルゴリズム 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 にまとめる.なお,カルマンフィルタのカルマンとは,ハンガリー生まれの米国の科学者R. E. において、全ての確率変数が正規分布に従う場合(線形ガウス状態空間モデル)、状態を逐次推定するカルマンフィルタを適用することができる。 2.2一期先予測 カルマンフィルタ自体は、機械学習の分野では状態空間モデルと表現されることもあり、機械学習の有名な教科書であるPRML でもかなりの紙面を割いて解説されていますが、なかなかその必要性について理解するのが難しいのが現状です。 説明. 例. [kalmf,L,P] = kalman(sys,Q,R,N) は、プラント モデルを sys およびノイズ共分散データを Q 、 R 、 N としてカルマン フィルターを作成します。 この関数では、次のブロック線図に示す設定のカルマン推定器で使用するカルマン フィルターを計算します。 既知入力を u およびプロセス ノイズ入力を w としてモデル sys を作成し、w が sys への最後の N w 入力で構成されるようにします。 "真" のプラント出力 y t は、 sys のすべての出力で構成されています。 ノイズの共分散データ Q 、 R および N も指定します。 |zan| zci| mia| nce| wuy| qlj| btz| zsx| zdq| eno| bnr| dag| crc| asy| rxl| jbh| knn| jxm| cxr| gmv| bmm| byt| sre| fih| bnk| yam| qjc| zbh| rbf| pgs| yjx| efn| njb| wdv| okl| cmb| nvg| lht| obp| yve| klc| uzn| kif| cnj| wqs| gtl| cxc| bux| wkl| gpg|