Statistikos ir valdymo teorijoje Kalmano filtravimas, taip pat žinomas kaip tiesinis kvadratinis įvertinimas, yra algoritmas, kuris naudoja daugybę matavimų, stebimų laikui bėgant, įskaitant statistinį triukšmą ir …
Ką veikia Kalmano filtrai?
Kalman filtrai naudojami optimaliam interesų kintamųjų įvertinimui, kai jų negalima išmatuoti tiesiogiai, tačiau galimas netiesioginis matavimas. Jie taip pat naudojami norint rasti geriausią būsenų įvertinimą, derinant įvairių jutiklių matavimus esant triukšmui.
Kodėl Kalmano filtras geras?
Kalman filtrai idealiai tinka sistemoms, kurios nuolat keičiasi. Jų pranašumas yra tai, kad jie turi mažai atminties (jiems nereikia saugoti jokios istorijos, išskyrus ankstesnę būseną), jie yra labai greiti, todėl puikiai tinka realaus laiko problemoms ir įterptoms sistemoms spręsti.
Kodėl Kalmano filtravimas toks populiarus?
Naudojant languotą Kalmano filtrą praeities būsenoms relinearizuoti arba atliekant koreliacinius stebėjimus per laiko žingsnius, dažnai daug lengviau naudoti įprastas lygtis. Be to, kalmano filtro kovariacijos matrica laikui bėgant gali tapti ne teigiama pusiau apibrėžta.
Kas yra Kalmano filtras, skirtas sekimui?
Kalmano filtravimas (KF) [5] yra plačiai naudojamas sekti judančius objektus, kurio pagalba galime įvertinti objekto greitį ir net pagreitį matuojant jo vietas.. Tačiau,KF tikslumas priklauso nuo bet kurio sekamo objekto tiesinio judėjimo prielaidos.
