Als «kalman-filter» getaggte Fragen

Ich entwerfe ein unbemanntes Luftfahrzeug, das verschiedene Arten von Sensoren enthalten wird: 3-Achsen-Beschleunigungsmesser 3-Achsen-Gyroskop 3-Achsen-Magnetometer Horizontsensor Geographisches Positionierungs System nach unten gerichteter Ultraschall. Ein Freund von mir sagte mir, dass...

Mein Team und ich bauen einen Außenroboter mit Encodern, einer kommerziellen IMU und einem GPS- Sensor auf. Der Roboter verfügt über einen einfachen Panzerantrieb, sodass die Encoder ausreichend Ticks vom linken und rechten Rad liefern. Die IMU gibt Roll-, Nick-, Gier- und Linearbeschleunigungen in...

Am häufigsten erfolgt die Abstimmung der Kalman-Filterrauschmatrizen durch Ausprobieren oder Domänenkenntnisse. Gibt es mehr grundsätzliche Möglichkeiten, um alle Kalman-Filterparameter

Ich verwende ein EKF für SLAM und habe ein Problem mit dem Aktualisierungsschritt. Ich bekomme eine Warnung, dass K Singular ist, rcondbewertet zu near eps or NaN. Ich glaube, ich habe das Problem auf die Inversion von Z zurückgeführt. Gibt es eine Möglichkeit, den Kalman-Gewinn zu berechnen, ohne...

Ich kämpfe mit dem Konzept der Kovarianzmatrix. Nun, mein Verständnis für , und dass sie die Unsicherheit beschreiben. Beispielsweise beschreibt es für die Unsicherheit des Werts von x. Nun, meine Frage zum Rest der Sigmas, was repräsentieren sie? Was bedeutet es, wenn es sich um Nullen handelt?...

Im Vorhersageschritt der EKF - Lokalisierung muss eine Linearisierung durchgeführt werden und (wie in Probabilistic Robotics [THRUN, BURGARD, FOX] auf Seite 206 erwähnt) die Jacobi-Matrix bei Verwendung des Geschwindigkeitsbewegungsmodells wie folgt definiert werden

Ich bin verwirrt darüber, was genau der Begriff "indirekter Kalman-Filter" oder "Fehlerzustands-Kalman-Filter" bedeutet. Die plausibelste Definition, die ich gefunden habe, ist in Maybecks Buch [1]: Wie der Name schon sagt, gehören in der (direkten) Formulierung des Gesamtzustandsraums...

Ich arbeite derzeit an einem Projekt für die Schule, bei dem ich einen erweiterten Kalman-Filter für einen Punktroboter mit einem Laserscanner implementieren muss. Der Roboter kann sich mit einem Wenderadius von 0 Grad drehen und vorwärts fahren. Alle Bewegungen sind stückweise linear (fahren,...

Ich arbeite an einem EKF und habe eine Frage zur Koordinatenrahmenkonvertierung für Kovarianzmatrizen. Nehmen wir an, ich eine Messung erhalten mit entsprechenden 6x6 Kovarianzmatrix . Diese Messung und sind in einem Koordinatenrahmen . Ich muss die Messung in einen anderen Koordinatenrahmen...

Der Unscented Kalman Filter ist eine Variante des Extended Kalman Filters, der eine andere Linearisierung verwendet, die auf der Transformation eines Satzes von "Sigma Points" anstelle der Taylor-Reihenerweiterung erster Ordnung beruht. Die UKF erfordert keine Berechnung von Jacobi, kann mit...

Ich arbeite an einem Quadrotor. Ich kenne seine Position - , wohin ich gehen möchte - Zielposition b und berechne daraus einen Vektor c - einen Einheitsvektor, der mich zu meinem Ziel führt:einaabbbccc c = b - a c = normalize(c) Da sich ein Quadrotor ohne Drehung in jede Richtung bewegen kann, habe...

Mein Team baut einen Roboter, um in einer Umgebung im Freien autonom zu navigieren. Wir haben kürzlich einen neuen integrierten IMU / GPS-Sensor erhalten, der anscheinend eine erweiterte Kalman-Filterung auf dem Chip durchführt. Es gibt Nick-, Roll- und Giergeschwindigkeiten, Nord-, Ost- und...

Hintergrund: Ich implementiere einen einfachen Kalman-Filter, der die Kursrichtung eines Roboters schätzt. Der Roboter ist mit einem Kompass und einem Gyroskop ausgestattet. Mein Verständnis: Ich denke darüber nach, meinen Zustand als 2D-Vektor darzustellen , wobei die aktuelle Kursrichtung und...

Soll ich filtern (Kalman / Tiefpass), nachdem ich die Rohwerte von einem Sensor erhalten oder die Rohwerte in verwendbare Daten konvertiert habe? Ist das wichtig? Wenn ja warum? Beispiel: Filtern nach dem Abrufen von Rohwerten von der IMU oder Filtern nach dem Konvertieren von Rohwerten in...

Angenommen, ich habe einen Roboter mit zwei 3D-Positionssensoren, die auf unterschiedlichen physikalischen Prinzipien basieren, und ich möchte sie durch einen Kalman-Filter laufen lassen. Ich konstruiere eine Beobachtungsmatrix, zwei repräsentieren meine zwei Sensoren, indem ich zwei...

Ich mache SLAM mit einem vierrädrigen Differentialantriebsroboter (Zweiradantrieb), der durch einen Flur fährt. Der Flur ist nicht überall flach. Und der Roboter dreht sich, indem er sich an Ort und Stelle dreht und dann in die resultierende Richtung fährt. Der SLAM-Algorithmus muss nicht online...

Ich habe ein System, in dem ich zwei separate Subsysteme zum Schätzen von Roboterpositionen habe. Das erste Subsystem besteht aus 3 Kameras, die zum Erkennen von Markierungen verwendet werden, die der Roboter trägt, und die 3 Schätzungen der Position und Ausrichtung des Roboters ausgeben. Das...

Derzeit habe ich einen Roboter im Dreiradstil, der einen erweiterten Kalman-Filter verwendet, um 6 Zustandsvariablen zu verfolgen. Die Eingaben in das System sind ein Lenkgeber, ein Distanzgeber und ein rotierender Laser, der nur Peilungsinformationen an bekannte Orientierungspunkte zurückgibt....

Ich habe viele Quellen über Kalman-Filter gelesen, aber keine über den anderen Ansatz zur Filterung, bei dem kanonische Parametrisierung anstelle von Momentenparametrisierung verwendet wird. Was ist der Unterschied? Andere Fragen: Mit IF kann ich KF vergessen, muss mich aber daran erinnern, dass...

Ich möchte Objekte von mehreren Sensoren mit unterschiedlichen (manchmal überlappenden!) Sichtfeldern verschmelzen. Wie kann ich anhand von Objektlisten feststellen, ob einige von verschiedenen Sensoren beobachtete Objekte tatsächlich dasselbe Objekt sind? Nur dann kann ich wirklich einen...