Statistikas ja juhtimisteoorias on Kalmani filtreerimine, tuntud ka kui lineaarne ruuthinnang, algoritm, mis kasutab aja jooksul vaadeldud mõõtmiste seeriat, sealhulgas statistilist müra ja …
Mida Kalmani filtrid teevad?
Kalmani filtreid kasutatakse huvide muutujate optimaalseks hindamiseks, kui neid ei saa otseselt mõõta, kuid on saadaval kaudne mõõtmine. Neid kasutatakse ka olekute parima hinnangu leidmiseks, kombineerides erinevate andurite mõõtmisi müra korral.
Miks on Kalmani filter hea?
Kalmani filtrid on ideaalsed süsteemide jaoks, mis pidev alt muutuvad. Nende eeliseks on see, et neil on vähe mälu (need ei pea säilitama muud ajalugu peale eelmise oleku) ja nad on väga kiired, mistõttu sobivad need hästi reaalajas probleemide ja manussüsteemide jaoks.
Miks on Kalmani filtreerimine nii populaarne?
Kasutades minevikuolekute relineariseerimiseks aknaga kalmani filtrit või ajasammude kaupa korrelatsiooniga vaatlusi, on sageli palju lihtsam kasutada tavalisi võrrandeid. Lisaks võib kalmani filtri kovariatsioonimaatriks aja jooksul muutuda mittepositiivseks pooldefinitsiooniks.
Mis on Kalmani filter jälgimiseks?
Kalmani filtreerimine (KF) [5] on laialdaselt kasutatav liikuvate objektide jälgimiseks, mille abil saame hinnata objekti kiirust ja isegi kiirendust selle asukohtade mõõtmisega.. Siiski,KF täpsus sõltub mis tahes jälgitava objekti lineaarse liikumise eeldusest.
