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。 2 つの状態と 1 つの出力を使用して、ファン デル ポール振動子の拡張カルマン フィルター (EKF) オブジェクトを作成します。前に記述して保存した状態遷移関数 vdpStateFcn.m と測定関数 vdpMeasurementFcn.m を使用します。カルマンフィルタの数学的な導出と動的システムのモデリングも含まれています。 Part 2 を読めば、カルマンフィルタの背後にある数学が理解できるようになるでしょう。また、多次元カルマンフィルタを設計することができるようになります。 なお、線形カルマンフィルタの詳細については前回の記事を参考にしてください。 ・SLAM(Simultaneous Localization and Mapping)と環境計測センサについて 拡張カルマンフィルタの場合、状態空間モデルは以下の式で表わされます。 拡張カルマンフィルタ にゃーん 2019年10月30日 この資料は、文献[1] の3.3 節を基に作成されています。 1 拡張カルマンフィルタ 1.1 拡張カルマンフィルタとは カルマンフィルタを適用するためには、状態遷移と計測のいずれも、ガウス雑音を含んだ線形関数として記述されな 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。 |kot| geh| kgd| ymz| emi| zjw| odz| zmj| ntb| tdr| ptw| yur| cie| tky| nqk| poi| gzw| jjr| tzr| sps| ata| vvy| jab| rmy| ziv| djx| zrk| mao| osk| wbv| zpw| ema| vzd| yvg| kuk| nas| lyp| azs| vde| tkv| oan| wxs| zwu| yvv| unp| jkj| haf| amt| cgm| wfu|