Kalman 필터는 노이즈 측정에서 동적 시스템의 상태를 추정하는 데 사용되는 수학 알고리즘입니다. 그것은 모바일 로봇 현지화에서 널리 이용되어 시간 동안 위치 정확도를 향상 시킵니다. 이 가이드는 모바일 로봇을위한 Kalman 필터를 구현하는 단계별 프로세스를 제공합니다.

Kalman 필터 이해

Kalman 필터는 실제 측정으로 모델의 예측을 결합하여 시스템의 상태를 최적으로 예측합니다. 그것은 두 가지 주요 단계로 작동 : 예측 및 업데이트. 필터는 프로세스와 측정 소음 모두 가우스 및 특징이 모두 다양하고 다양한 매트릭스를 소유합니다.

단계별

이 단계를 따르십시오. Kalman 필터를 로봇 현지화에 대 한:

  • 상태 벡터 정의: 위치와 속도와 같은 변수를 포함.
  • 국가를 Initialize: 초기 추정과 covariance 매트릭스를 설정합니다.
  • 프리미엄 단계: 모션 모델을 사용하여 다음 상태와 covariance를 예측합니다.
  • Update step: 예측된 상태를 수정하기 위한 센서 측정을 통합합니다.
  • Repeat: 지속적으로 새로운 데이터로 예측 및 업데이트 수행.

예시 신청

모바일 로봇에서, 상태 벡터는 로봇의 x와 y 좌표와 헤드 각도를 포함 할 수 있습니다. 모션 모델은 휠 인코딩에 따라 새로운 위치를 예측하고 GPS 또는 LIDAR와 같은 센서는 견적을 수정하는 측정을 제공합니다. 소음 조도 매트의 Proper 튜닝은 최적의 성능에 필수적입니다.