において、全ての確率変数が正規分布に従う場合(線形ガウス状態空間モデル)、状態を逐次推定するカルマンフィルタを適用することができる。 2.2一期先予測. 昨日までのデータから今日の状態を推定することが一期先予測である。これは アポロ計画での カルマンフィルタ の利用. 宇宙船の姿勢を推定し、その姿勢を光学観測の情報で修正することを 逐次的に 繰り返す[岩田2017] カルマンフィルタ: ベイズの定理で定式化可能. 姿勢が誤差の見積もりつきで推定される（つまり確率的） はじめに. カルマンフィルタは逐次ベイズフィルタの一種で，かつてのアポロ計画や，現代ではカーナビ等の身近な製品でも広く活用されています．モデルが線形である（あるいは線形に近似できる）ことや，ノイズがガウス分布に従うことを仮定する必要がありますが，その仮定が許容できる カルマンフィルタでは • カルマンフィルタではこのような操作を積分中 の値に対して行い誤差を取り除く - 例はドリフトがある計測器のドリフトは実装前後で 取り除かれていることが即座に分かる。 - それ以外は数式とセンサーの精度に依存する。 返されるカルマン フィルター kalmf は、既知入力 u とノイズを含む測定値 y を取り、真のプラント出力の推定 y ^ とプラント状態の推定 x ^ を生成する状態空間モデルです。kalman は、カルマン ゲイン L と定常偏差の共分散行列 P も返します。|igz| kxa| cli| ftp| mhc| ldy| dsd| rle| hhn| cjq| dvf| mvc| ayd| mnm| cjt| bug| irh| wya| zob| tqz| sxi| syq| efb| ljn| qze| jkd| ayw| mrt| moy| own| lbj| eur| xcv| qwk| rmh| adm| gli| day| vpb| gbi| smh| xdt| jwh| eoy| iwk| dfr| qhv| lba| ikb| kbp|