Preguntas etiquetadas con kalman-filters

Estoy atascado en modelar un modelo de sistema, es decir, obtener mi vector de estado y el vector de entrada. Supongo que la posición y la velocidad son vectores de estado y la aceleración es el vector de entrada. Mi segunda suposición es que las tres cantidades están en el …

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Veo que hay diferentes maneras de escribir un modelo AR en una representación de espacio de estado, para que podamos aplicar el filtro de Kalman para estimar la señal. Vea los ejemplos 1, 2 y 3 aquí . Me pregunto qué diferencias hay entre las diferentes representaciones del espacio de …

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Según el teorema de Gauss-Markov, un estimador de mínimos cuadrados ordinario es AZUL si el ruido que ingresa a un sistema no está correlacionado con la media cero y es homoscedastic (tiene una varianza finita constante). Soy consciente de que un filtro de Kalman aplicado a un sistema con ruido …

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Supongamos que quiero rastrear la posición de un automóvil en 2D. Lo que obtengo como datos del sensor es mi posición actual. Entonces mi estado esx=⎛⎝⎜⎜⎜xyx˙y˙⎞⎠⎟⎟⎟x=(xyx˙y˙)\mathbf{x} = \begin{pmatrix}x\\y\\\dot{x}\\\dot{y}\end{pmatrix} donde es la posición en m lejos de algún punto predefinido, es la velocidad en m / s en el momento de …

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Estoy leyendo sobre el filtrado de Kalman en este momento. En particular, estoy interesado en usar las variantes "extendida" y "sin perfume" para la fusión y calibración del sensor IMU. En una comparación del filtrado de Kalman sin perfume y extendido para estimar el movimiento del cuaternión, los cuaterniones se …

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He trabajado con modelos de espacio de estado en relación con la estimación de Kalman. Aquí siempre he visto modelos de espacio de estados con un tamaño de estado fijo a lo largo del tiempo, es decir, la matriz de transición de estado es cuadrada. Definamos, por ejemplo: Entonces es …

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