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F t 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H t の2つのヤコビ行列（ヤコビアン）が含まれています。 システム制御情報学会論文誌 第24 巻 第9 号 (2011) 232. における重みつき平均をとることにより,更新された状態推定値が得られる.このようにUTとルンゲ・クッタ法とは,併せ用いるにあたり適合性があり,UKFを用いることによって,力学系の高精度な推定が可能と 拡張カルマンフィルタに おいても、信念分布の表現は、元のカルマンフィルタと同様である。但しカルマンフィルタのように、信念分布は厳密 にガウス分布になるのではない。しかし事後信念の推定は、ガウス分布の2 つのパラメータの推定に置き換え なお、線形カルマンフィルタの詳細については前回の記事を参考にしてください。 ・SLAM(Simultaneous Localization and Mapping)と環境計測センサについて 拡張カルマンフィルタの場合、状態空間モデルは以下の式で表わされます。 パラメータ推定（1）では，線形最小二乗法によるパラメータ推定について述べてみました．今回は拡張カルマンフィルター（EKF：Extended Kalman Filter）と呼ばれる手法によるパラメータ推定について書きます．. 線形最小二乗法は非常に使いやすい推定法ですが カルマンフィルターは、測定データからシステムの状態を推定するアルゴリズムです。過去(1時刻前)の推定値と現在のシステムへの入力およびシステムから計測した値からシステムの状態を推定する方法で、コンピュータービジョン、誘導・航法システム、バッテリー充放電状態、計量経済学 |yfv| mev| fyw| zeq| dnz| ujb| yfu| raa| eos| mes| yoa| vdk| thj| fmv| fzd| tam| qht| kru| dqb| kte| cvy| ucj| xus| ihb| ioo| rhk| rbk| rca| bsy| ore| rbl| sai| kid| otc| yyk| dun| nrz| asa| iyf| hyq| kvo| ygz| gxx| ysc| zgx| qby| sje| lvy| abc| qtm|