Konum, hız, hızlanma için bir Kalman filtresi uygulama


9

Geçmişte çeşitli şeyler için Kalman filtreleri kullandım , ancak şimdi akıllı telefon uygulamaları için izleme konumu bağlamında konum, hız ve ivmeyi izlemek için birini kullanmakla ilgileniyorum. Bunun basit bir doğrusal Kalman filtresinin bir ders kitabı örneği olması beni şaşırtıyor, ancak bunu tartışan herhangi bir çevrimiçi bağlantı bulamıyorum. Bunu yapmanın çeşitli yollarını düşünebilirim, ancak sıfırdan araştırmak yerine, belki de burada biri bana doğru yönü gösterebilir:

  1. Bu sistemi kurmanın en iyi yolunu bilen var mı? Örneğin, son zamanlarda konum gözlemleri geçmişi göz önüne alındığında, Kalman filtre durum alanındaki bir sonraki noktayı tahmin etmenin en iyi yolu nedir? Devlet alanına ivme katmanın avantajları ve dezavantajları nelerdir? Tüm ölçümler konumdaysa, hız ve ivme durum alanındaysa sistem kararsız hale gelebilir mi? Vb ...
  2. Alternatif olarak, Kalman filtrelerinin bu uygulaması için iyi bir referans bilen var mı?
Teşekkürler


Wikipedia'nın burada basit bir örneği var . Ayrıntıları alabilmeniz için yeterince basit. İlk sorunuzu cevaplamak için, geçerli durumu ve sistemin davranışının dinamik modelini kullanarak bir sonraki durumu tahmin edersiniz.
Jason R

@ JasonR yorum için teşekkürler, ama Wikipedia'da olanlardan daha fazlasını arıyorum. Daha önce Kalman filtrelerini çok kullandım, bu yüzden bu uygulamanın en iyi yaklaşımları ve tuzakları hakkında mümkün olduğunca fazla ayrıntı arıyorum.
Stokastik

2
Kalman filtreleri, istediğiniz gibi ayrıntılı bir çağdaş örnek bulmak için zorlanabileceğiniz yeterince olgun bir konudur. Kısaca: sadece pozisyonu ölçseniz bile, durum vektörünüze hız ve ivme gibi türevleri dahil etmek önemlidir. İzlediğiniz türevlerin miktarı, filtrenizin statik bir hata olmadan izleyebileceği durumdaki polinom değişiklik sırası ile ilgilidir.
Jason R

@ JasonR çok teşekkürler, başka bir şey yokluğunda, bu kesinlikle çok yararlı bir işaretçi :-).
Stokastik

Bu sizin peşinde olduğunuz şey değil, ancak benzer bir sorunun bu cevabı yardımcı olabilir.
Peter K.

Yanıtlar:


4

Bu bildiğim en iyisi

Açıklama ile tam türev

Kalman

Bu, Kalman filtresini öğrenmek için iyi bir kaynaktır. Akıllı telefon uygulamasını çalıştırmakla daha fazla ilgileniyorsanız, Kalman filtresinin önceden var olan bir uygulamasını aramanızı öneririm. Neden tekerleği yeniden icat ettiniz? Örneğin, android için geliştiriyorsanız, openCV'nin Kalman filtresinin bir uygulaması vardır. Android OpenCV'ye bakın

Bradski ve Kaehler genel olarak görüntü işleme konusunda iyi bir kaynaktır ve Kalman filtresinde kod örnekleri içeren bir bölüm içerir.

Sitemizi kullandığınızda şunları okuyup anladığınızı kabul etmiş olursunuz: Çerez Politikası ve Gizlilik Politikası.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.