【数分解説】カルマンフィルタ : ノイズを考慮してリアルタイムに直接観測できない状態を推定したい【Kalman FIlter】
カルマンフィルタは、状態の変化や状態と観測値の関係の式を用意して、観測と制御を繰り返し行いながら直接観測できない状態を推定するアルゴリズムです.
できることは、制御と観測値とモデル式から簡単かつ高速に状態を推定することです.多くのロボットの制御にも用いられており、アプロ11号の制御でも使われています.
前提として、状態遷移の仕方や観測値と状態の関係式は既知で、ノイズはガウス分布に従うものとします.
今回はカルマンフィルタ を15分で紹介します.
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アニメーションを目で見て理解するアルゴリズム
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参考:
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まとめ:
カルマンフィルタのまとめです.
カルマンフィルタはノイズがある中でも観測と自分の制御から直接は観測できない状態を推定することができる手法です.
メリットは、実装が容易で計算が高速なことです.
処理としては、既知な状態方程式と観測方程式、制御量と観測値を用いて予測と計測更新を繰り返して直接観測できない値を推定するアルゴリズムです.
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