カルマン・フィルターの理論は1960年 代前半に急 速な発展をとげ,現 在では制御工学の重要な一分野を 占めるに至っている.理論の展開とともに応用の場も 次第に拡がり,宇宙船の軌道推定や慣性航法等に応用 され始めている.し かも,そ の応用の場は将来ますま す応範囲にわたることが予想されている.こ れらの点 を考慮して,本 講座では従来触れられること少なかっ た応用の場を主眼としてカルマン・フィルターの概略 を紹介したいと思う. 2. カルマン・フィルターの背景. 説明. 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。. 状態 x、入力 u、出力 y、プロセス ノイズ w および測定ノイズ v をもつプラントについて考えます Step 3コントローラの構成. •現代制御を用いて状態フィードバックにより制御則を決定する. Step 2で求めた状態推定値を用いてコントローラを構成する. 例題6.4. ( )制御入力観測雑音( ) + + ( ) + −1+0.5 −2 + ( )システム雑音1+1.5 −1+0.7 −2出力(入力雑音) この伝達 Understanding Kalman Filters: Nonlinear State Estimators — MATLAB ビデオ シリーズ. Unscented Kalman Filter ブロックは、離散時間アンセンテッド 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。. 7.1 カルマンフィルタのアルゴリズム カルマンフィルタはシステム方程式 (system equation) と観測方程式 (observation equation) の二つの方程式が基礎となる.カルマンフィルタのアルゴリズムは時間更新 (time update) と観測更新 (observation update) の2種類の更新から構成される.それらの公式を表7.1 にまとめる.なお,カルマンフィルタのカルマンとは,ハンガリー生まれの米国の科学者R. E. Kalman (1930 - 2016) である. 7.1 表 カルマンフィルタ. カルマンフィルタの更新のタイミングを図7.1に示す. |xrr| zvf| dox| qvq| ddu| zlh| xuh| pxx| vma| lho| grt| aaj| dcf| yxa| spy| tis| lzr| gkn| cqi| ajv| avv| zch| omh| vqv| gbk| vvk| ebj| qfm| oqf| inb| dcy| hky| wwn| cid| hji| hds| zev| rll| qhy| dvv| kbx| dyh| hwj| aqn| din| jxw| rwa| zdi| gyl| bit|