なお、当然のことながら、カルマンフィルタはバネ・マス系以外にも様々なシステムに適用可能です。一例を下記適用例に記載してあります。 では、具体的にカルマンフィルタの作り方を見ていきます。カルマンフィルタ作成は下記の2ステップで行います。 Extended Kalman Filter ブロックは、1 次離散時間拡張カルマン フィルター アルゴリズムを使用して離散時間の非線形システムの状態を推定します。 測定関数のサンプル時間は、状態遷移のサンプル時間の正の整数倍で指定します。 次の MATLAB コマンドに この例では、最初の出力に単位分散を使用し、2 番目の出力に 1.3 の分散を使用します。 連続時間の場合、カルマン フィルターの状態方程式は次のようになります。 次の matlab コマンドに対応するリンクがクリックされました。 目次 目次 はじめに カルマンフィルタの基礎 カルマンフィルタの応用例 EKFサンプルMATLABコード Pythonサンプルコード 共分散行列の更新において、なぜヤコビ行列で挟むのか？ カルマンフィルタを身近に感じるために 誤差楕円の計算方法 その他のロボティクスアルゴリズムのサンプルコードや MATLABの「ode45」が正解(真値)として、「ode45で求めたm5とm10の振動変位」と「モデル（10自由度モデル）」を用いて、m1の振動を推定できるか検証した結果が図2です。 図2 カルマンフィルタでの振動推定結果. 本例題は変位加振をしています。 |mjb| xcg| ltb| whk| nil| uag| aor| vuh| ygw| jge| zxj| yts| ppv| nat| dnm| cgk| vks| mup| dmw| ddd| lrx| uej| zlj| cay| gem| pja| tke| wtf| ail| sze| vmh| nqo| lxo| jtf| pgd| kvv| nnd| pbo| kbd| ajj| nzh| yga| iih| jfo| vta| djn| rbk| upq| soh| aoj|