وتستخدم الأفلام الموسَّعة في حركة كالمان على نطاق واسع في مجال الملاحة الآلية لتقدير موقع وتوجه الروبوت في بيئات غير مؤكدة، وهي تجمع بين بيانات الاستشعار والنماذج الرياضية لتوفير تقديرات دقيقة للدولة، حتى عندما تكون القياسات مزعجة أو غير كاملة.

المفاهيم الأساسية لملفات كالمان

(الفيلق (كالمان هو خوارزمية تقدر حالة نظام دينامي بمرور الوقت وتستخدم خطوة للتنبؤ على أساس نموذج رياضي وخطوة محدثة تتضمن قياسات الاستشعار

تمديد النظم غير المباشرة

وكثيرا ما تنطوي الملاحة الآلية على نماذج غير خطية لا يمكن للملف قياسي من طراز كالمان أن يتعامل معها بفعالية، ويوسع فيتر كالمان الممتد نطاق الخوارزمية بتسلسل المهام غير الخطية حول التقديرات الحالية باستخدام مصفوفات يعقوبية.

تكوين رياضيات

وتنطوي مؤسسة EKF على خطوتين رئيسيتين هما: التنبؤ والتحديث، وأثناء التنبؤ، يتم نشر تقدير الدولة من خلال نموذج الحركة غير الخطية:

x ⁇ k-1] = f(x ⁇ k-1], u]k-1)

Where x ⁇ ]k-1] is the predicted state, ]f] is the nonlinear motion function, and uk-1]

ومن المتوقع أيضا أن تكون مصفوفة التكافؤ:

P]k ⁇ k-1] = Fk-1 Pk-1[] F]

Where Fk-1 is the Jacobian of ]f] with respect to the state, and Q]k-1

وفي خطوة التحديث، تُدرج قياسات الاستشعار:

Kk = Pk-1 Hk

Where Kk is the Kalman gain, Hk is the Jacobian of the measurement function, and

ثم يجري تحديث تقديرات الدولة:

x ⁇ ]k ⁇ k = xk-1] + Kk(z]k

ومصفوفة التكافل مُصَدَّرة:

P]k ⁇ k] = (I - K]k] H]k) Pk-1]]

الطلب في الملاحة الآلية

في مجال الملاحة الآليّة، تُصدر (إيك إف) بيانات من أجهزة الاستشعار مثل جهاز تحديد المواقع، الدرك، وجهاز الرصد الدولي لتقدير موقع الإنسان الآلي وتوجهه، يساعد في تخطيط المسارات وتجنب العقبة بتقديم معلومات موثوقة من الدولة على الرغم من عدم الدقة في أجهزة الاستشعار.

التحديات الرئيسية

تطبيق نظام (إي كي إف) يتطلب نماذج دقيقة من الحركة الروبوتية و سلوك الاستشعار التسلسلي يستحدث أخطاء تقريبية