فیلتر Kalman یک الگوریتم ریاضی است که برای برآورد وضعیت یک سیستم پویا از اندازه گیری های پر سر و صدا استفاده می شود.این به طور گسترده ای در محلی سازی ربات های تلفن همراه برای بهبود دقت موقعیت در طول زمان استفاده می شود.این راهنما یک فرآیند گام به گام برای پیاده سازی فیلتر Kalman برای یک ربات تلفن همراه فراهم می کند.

درک فیلتر Kalman

فیلتر Kalman ترکیبی از پیش بینی های یک مدل با اندازه گیری های واقعی برای تولید برآورد بهینه از حالت سیستم است.این در دو مرحله اصلی عمل می کند: پیش بینی و به روز رسانی. فیلتر فرض می کند که هر دو روند و نویز اندازه گیری Gaussian هستند و توسط اسپرم های تخمدان خود مشخص می شوند.

مراحل پیاده سازی

این مراحل را برای پیاده سازی فیلتر Kalman برای محلی سازی ربات دنبال کنید:

  • [FLT 1] شامل متغیرهایی مانند موقعیت و سرعت است.
  • [در این باره] [و] [از این رو] دولت را به کار گیرید: [[۱] [۱] برآوردهای اولیه و بیماری های تخمدان را تعیین کنید.
  • گام پیش بینی: [FLT 1] از مدل حرکت برای پیش بینی وضعیت بعدی و تخمدان استفاده کنید.
  • مرحله به روز رسانی: اندازه گیری سنسور شرکت برای اصلاح حالت پیش بینی شده.
  • Repeat: به طور مداوم پیش بینی و به روز رسانی به عنوان داده های جدید می رسد.

مثال درخواست

در یک ربات تلفن همراه، بردار دولتی ممکن است مختصات x و y ربات و زاویه عنوان را شامل شود. مدل حرکت موقعیت جدید را بر اساس کدر چرخ پیش بینی می کند، در حالی که سنسورهایی مانند GPS یا LIDAR اندازه گیری هایی برای اصلاح برآورد ارائه می دهند.