ปรับใช้ตัวกรอง Kalman: หลักการการออกแบบและใช้จริง

การกรองของคาลแมนเป็นอัลกอริทึมที่ใช้ประเมินสภาวะของระบบไดนามิกส์จากการวัดสัญญาณรบกวน

หลักการพื้นฐานของตัวกรอง Kalman

แนวคิดหลักเบื้องหลังตัวกรอง Kalman คือการรวมความรู้ก่อนหน้าของระบบที่มีการวัดใหม่ เพื่อผลิตค่าที่เหมาะสมที่สุด โดยจะดําเนินการซ้ํารอย โดยเพิ่มข้อมูลให้ใหม่มีการเพิ่มเข้ามาอีก โดยตัวกรองจะประเมินค่าไดนามิกส์ของระบบเชิงเส้น และเสียงกัสเซียน ซึ่งจะทําให้กระบวนการคํานวณง่ายขึ้น

ออกแบบมุมมอง

การ ออก แบบ เครื่อง กรอง ของ คาล แมน เกี่ยว ข้อง กับ การ กําหนด แบบ จําลอง ระบบ รวม ทั้ง การ เปลี่ยน แปลง ของ รัฐ และ การ วัด ของ ระบบ.

ใช้ตัวพิมพ์ใหญ่

ตัวกรอง Kalman ถูกใช้ในโปรแกรมต่าง ๆ เช่น:

• [FLT: 0] ระบบวัด: จีพีเอสและหน่วยวัดความจุ (IMUs) ผนวกเข้าด้วยกัน
• [FLT: 0] โรบิตาติกส์: การนําคนในท้องถิ่นและเซ็นเซอร์ฟิวชั่น
• [FLT: 0] Fininance: การขยายแนวตลาดจากข้อมูลเสียงรบกวน (FLT:1).
• [FLT: 0] อวกาศ: ตามรอยอากาศยานและตําแหน่งของยานอวกาศ