Le filtre de Kalman est une méthode mathématique utilisant des mesures bruyantes observées au fil du temps pour produire des valeurs qui ont tendance à être plus proches des vraies valeurs des mesures et de leurs valeurs calculées associées.
L' algorithme de filtre de Kalman fonctionne comme suit Initialisez et .x^0|0x^0|0 \hat{\textbf{x}}_{0|0}P0|0P0|0\textbf{P}_{0|0} A chaque itérationk=1,…,nk=1,…,nk=1,\dots,n Prédire Estimation prédite (a priori) de l'état Covariance estimée (a priori) Mise à
Merci à tous ceux qui ont posté hier des commentaires / réponses à ma requête ( Implémentation d'un filtre de Kalman pour la position, la vitesse, l'accélération ). J'ai regardé ce qui était recommandé, et en particulier à la fois (a) l'exemple de Wikipédia sur la position et la vitesse à une...
Je vois toujours le filtre de Kalman utilisé avec de telles données d'entrée. Par exemple, les entrées sont généralement une position et la vitesse correspondante: (x,dxdt)(x,dxdt) (x, \dfrac{dx}{dt}) Dans mon cas, je n'ai que des positions et des angles 2D à chaque instant d'échantillonnage:...
Mon système est le suivant. J'utilise l'appareil photo d'un appareil mobile pour suivre un objet. De ce suivi, j'obtiens quatre points 3D que je projette à l'écran, pour obtenir quatre points 2D. Ces 8 valeurs sont un peu bruyantes, à cause de la détection, donc je veux les filtrer pour rendre le...
J'ai lu la description du filtre de Kalman, mais je ne sais pas comment il se combine dans la pratique. Il semble viser principalement les systèmes mécaniques ou électriques car il veut des transitions d'états linéaires et qu'il n'est pas utile pour la détection d'anomalies ou la localisation de...
J'apprécierais beaucoup une explication intuitive du suivi (visuel) avec des filtres de Kalman. ce que je sais: Étape de prédiction: État du système dynamique : emplacement cible au temps tXtXt\mathbf x_tttt Mesure : l'image à l'indice de temps (??) tztzt\mathbf z_tttt Basé sur des images / mesures...
Dans son chapitre sur les filtres Kalman, mon livre DSP déclare, apparemment à l'improviste, que le filtre Kalman stationnaire pour un système { x ( t + 1 )y( t )= A x ( t ) + w ( t )= Cx(t)+v(t){x(t+1)=Ax(t)+w(t)y(t)=Cx(t)+v(t)\begin{cases} x(t+1) &= Ax(t) + w(t) \\ y(t) &= Cx(t) + v(t)...
J'apprends Kalman Filter depuis une semaine maintenant. Je viens de découvrir que l'EKF (filtre Kalman étendu) pourrait être plus approprié pour mon cas. Je ne suppose pas que j'applique KF / EKF pour variomètre (l'appareil qui indique aux avions et aux parachutistes quelle est leur position...
C'est-à-dire, si vous avez comme variables d'état la position ( p ) et la vitesse ( v ), et que je fais des mesures à basse fréquence de p , cela me donne aussi indirectement des informations sur v (puisque c'est la dérivée de p ). Quelle est la meilleure façon de gérer une telle relation? A) À...
Voulez-vous améliorer ce post? Fournissez des réponses détaillées à cette question, notamment des citations et une explication de la raison pour laquelle votre réponse est correcte. Les réponses sans suffisamment de détails peuvent être modifiées ou supprimées. Je suis totalement nouveau sur le...
C'est simple, je pensais, mais mon approche naïve a conduit à un résultat très bruyant. J'ai ces exemples d'heures et de positions dans un fichier nommé t_angle.txt: 0.768 -166.099892 0.837 -165.994148 0.898 -165.670052 0.958 -165.138245 1.025 -164.381218 1.084 -163.405838 1.144 -162.232704 1.213...
Quelle est la signification des matrices de covariance du bruit dans le cadre du filtre de Kalman? Je veux parler de: matrice de covariance du bruit de processus Q , et matrice de covariance du bruit de mesure R à tout moment t. Comment interpréter ces matrices? Que représentent-ils? Parlent-ils de...
Tout d'abord, c'est la première fois que j'essaye de faire un filtre de Kalman. J'ai déjà posté la question suivante Filtrer le bruit et les variations des valeurs de vitesse sur StackOverflow qui décrit l'arrière-plan de ce message. Il s'agit d'un échantillon typique de valeurs que j'essaie de...
Pour un modèle état-espace linéaire avec l' état gaussiennes indépendantes et des bruits de sortie et estimation parfaite pour l' état initial, faire des estimations de Kalman ont les propriétés suivantes: oùE(x^k|k−xk)=0E(x^k|k−xk)=0 E(\hat{x}_{k|k} - x_k) = 0
J'ai utilisé des filtres Kalman pour diverses choses dans le passé, mais je suis maintenant intéressé à en utiliser un pour suivre la position, la vitesse et l'accélération dans le contexte de la position de suivi pour les applications de smartphone. Il me semble que cela devrait être un exemple de...
Je vois qu'il existe différentes façons d'écrire un modèle AR dans une représentation de l'espace d'état, afin que nous puissions appliquer un filtre de Kalman pour estimer le signal. Voir les exemples 1, 2 et 3 ici . Je me demande quelles sont les différences entre les différentes représentations...
Je suis coincé à modéliser un modèle de système, c'est-à-dire à obtenir mon vecteur d'état et mon vecteur d'entrée. Je suppose que la position et la vitesse sont des vecteurs d'état et que l'accélération est un vecteur d'entrée. Ma deuxième supposition est que les trois quantités sont dans le...
Selon le théorème de Gauss-Markov, un estimateur des moindres carrés ordinaires est BLEU si le bruit entrant dans un système n'est pas corrélé avec une moyenne nulle et est homoscédastique (a une variance finie constante). Je sais qu'un filtre de Kalman appliqué à un système avec un bruit additif...