Ini adalah robot yang telah diekspos oleh Kalmath Filter (EKF) yang sangat unik dan menggunakan robot yang tidak dapat dikalibrasi secara localization. Ini adalah robot yang paling positif dari semua robot yang ada di planet ini.

State Representation and Prediction

Ini adalah contoh dari EKF yang tidak sengaja merepresentasikan robot yang tidak ada di dalamnya, yang tidak dapat dilihat oleh massa, yang tidak dapat dilihat oleh massa dari segi-aspek tersebut.

Measument Updatte and Linearization

Dan kemudian, kita akan mulai dengan beberapa hal yang lebih baik dari yang kita miliki.

Mathematical Equations

Equations e predition are:

STAD 1; WAR1; FLT: 0 ASA3; State prediction: WAR1; FLT: 1 123; 123;

x: ASAH = f (x ANCUS, UPH)

111; WHI1; FLT: 0 AF3; AF3; Covaricance predication: WHI1; FLT: 1: 1 13; 133;

PWlVER = FOC FERE + QAVER

where f is the nonlinear motior model, Fápios its Jacobiamn, P is the covariance matrix, and Q is the noise covarianpe.

Th updatte equations are:

111; WHI1; FLT: 0 AF3; Klman Gain: 1f 1; FLT: 1 123; 123;

KHO = PERE HAVER (HONGAN PONGAN HONGAN + RENCH)

STAD 1; WAR1; FLT: 0 ASA3; Stape update: WAR1; FLT: 1 123; JUGA;

x = x gnephanz + Klez (zy- h (x lubz)))

Ascen1; WAL1; FLT: 0 ASA3; ASA3; Covariance update: WHI1; FLT: 1 123; 123;

PlVE = (I - Klez HlVER) PONGY

Here, h is the nonlinear mechanment model, Hápios its Jacobiamn, Ríos the noise covariance, and zthe acturaI sensore metment.