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    WEBJan 12, 2017 · 拡張カルマンフィルタ (Extended Kalman Filter) 線形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されていました。. …

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  3. カルマンフィルター - Wikipedia

  4. 世界一分かりやすいカルマンフィルタの理論と導出と実装 | 機械 …

  5. People also ask
    拡張カルマンフィルタは、カルマンフィルタを非線形システムに対応するように拡張したものです。 ただ、拡張カルマンフィルタの基本的な形はカルマンフィルタと同じなので、カルマンフィルタが理解できていれば、拡張カルマンフィルタの理解もし易いと思います。 の2つのステップで構成されています。 予測ステップでは、 1つ前の状態から現在の状態を予測 します。 この予測ステップでは、推定状態 x の予測 x^ とその推定状態の確からしさを示す誤差共分散 P の予測 P^ を行います。 と求めることが出来ます。 この推定状態を予測する際には実際には含まれるであろう雑音 w による影響は無視しています。 この雑音 w による影響は誤差共分散 P を算出する際に考慮していきます。
    カルマンフィルタでは、このような状況で、ロケットの正確な位置を知るために、運動方程式とセンサーの値をうまく組み合わせることで、より正確なロケットの位置を知る手法です。 運動方程式でも誤差が出てしまうし、センサーでの測定でも誤差が出てしまう。 このような状況でカルマンフィルタを用いることで、運動方程式、センサーをそれぞれ単独で使うよりも、正確にロケットの位置を知ることができるのです。 これがカルマンフィルタの必要性であり、カルマンフィルタとはなんぞや、ということの説明になります。 なんとなく、カルマンフィルタの必要性がわかりましたか? ちなみに、ここまでの解説でもあったように、カルマンフィルタにおいては次のような前提条件や頭に入れておいておかなければならないことががあります。
    カルマンフィルタ リング問題では、システム行列が線形で誤差分布がガウス分布だと仮定しており、条件付き確率 p (\bm {x}_t | \bm {Y}_ {1:t}) p(xt∣Y 1:t) もガウス分布になる。 ガウス分布の場合は、1次モーメント (平均)と2次モーメント (分散共分散行列)がわかれば形状は1つに定まる。 カルマンフィルタ で登場する、分散共分散が P P というのは、状態量 p (\bm {x}_t | \bm {Y}_ {1:t}) p(xt∣Y 1:t) の事前ガウス分布における分散共分散が P P が表現されていると思えば良い。 ちなみに、事前誤差共分散行列とあるが、名前が少し違う事後誤差共分散行列もある。
  6. Extended Kalman filter - Wikipedia

  7. 拡張カルマン フィルター - MATLAB & Simulink - MathWorks 日本

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