Sumulaturalization and mpaping are as a tain chain in manmans. imulative canture. สืบค้นเมื่อเทียบกับระบบย่อยของภาษาท้องถิ่นและภาษาท้องถิ่น (SEL) เป็นเทคโนโลยีหลักในหุ่นยนต์ที่สามารถสร้างแผนที่ของสภาพแวดล้อมที่ไม่รู้จักได้ โดยให้การกําหนดตําแหน่งของมันพร้อมกันในแผนที่นั้น การขยายตัวกรอง KF (อังกฤษ) เพิ่มความเข้มของ SLF โดยเฉพาะอย่างยิ่งในสภาพแวดล้อมที่มีสัญญาณรบกวนและความไม่ต่อเนื่อง แนวทางนี้จะให้คําแนะนําแบบขั้นตอนต่อการนําร่องตัวของ ESF สําหรับ SFF สําหรับ SFAFAF

เข้าใจตัวกรอง Kalman ที่ขยายออกไป

EKF เป็นส่วนขยายของตัวกรอง Kalman ที่ถูกออกแบบมาให้จัดการระบบที่ไม่เชิงเส้น มันปรับรูปแบบการทํางานแบบเส้นตรงรอบ ๆ การประมาณในปัจจุบัน อนุญาตให้ประเมินสถานะได้ที่ซ้ํากัน ใน SML EKF การประเมินทั้งรูปแบบและตําแหน่งของตําแหน่งหลัก ๆ ในสภาพแวดล้อม

ขั้น ที่ 1: กําหนด สภาพ และ ความ หลาก หลาย ของ รัฐ

เวกเตอร์นี้มักรวม ตําแหน่งของหุ่นยนต์และทิศทาง พร้อมทั้งตําแหน่งสําคัญ

  • หุ่นยนต์ท่า: [FLT: 0] x, y, ⁇
  • ตําแหน่งสัญลักษณ์: [FLT: 0] x i, y i

เมทริกซ์ความแปรปรวนในเบื้องต้นแทน ความไม่แน่นอนใน การประมาณแรก

ขั้น ที่ 2: ขั้น ตอน ก่อน

โดยใช้โมเดลการเคลื่อนไหวของหุ่นยนต์, ทํานายสถานะต่อไป และปรับปรุงเมทริกซ์ความแปรปรวน

การคาดการณ์สถานะ:

[[FLT: 0]]. . . . . . . . . . . .

การพยากรณ์ค่าความต่อเนื่อง:

[[FLT: 0]]. สืบค้นเมื่อ 20.00 น. สืบค้นเมื่อ 20 พฤษภาคม พ.ศ.

ขั้น ที่ 3: ปรับปรุง ขั้น ตอน

เมื่อได้รับค่าเซ็นเซอร์ ให้เพิ่มค่าประเมินของรัฐ โดยเพิ่มขนาดให้โมเดลการวัดโดยใช้จาโคไลน:

การคาดการณ์การวัด:

[[FLT: 0]]. สืบค้นเมื่อ 20 พฤษภาคม พ.ศ.

นวัตกรรม:

[FLT: 0]. สืบค้นเมื่อ 20 พฤษภาคม พ.ศ.

Kalman ได้การคํานวณ:

[FLT: 0]. K. k[FLTT:2]=[FLT] kk1[FLT]] [FLT]]] [FLTTTT: 5]. สืบค้นเมื่อ 20 พฤษภาคม พ.ศ.

การปรับปรุงสถานะ:

[[FLT: 0]]]. . . . . . . . . . .

การปรับปรุงความแปรปรวน:

[[FLT: 0]]. สืบค้นเมื่อ 20 พฤษภาคม พ.ศ.

ขั้น ที่ 4: เครื่องหมาย บน แผ่น ดิน เหนียว

การ สํารวจ โดย สถาบัน เอ เค เอฟ ช่วย ให้ การ กะ ประมาณ ดี ขึ้น โดย อาศัย การ วัด การ ปรับ ปรุง ความ ถูก ต้อง ของ ท้อง ถิ่น เป็น เรื่อง ที่ ต้อง ใช้ เวลา.

รูปแบบการวน

การเพิ่มข้อมูล EKF สําหรับ SEL เกี่ยวข้องกับการกําหนดสภาพ คาดการณ์การเคลื่อนไหวของหุ่นยนต์ และการปรับปรุงการประมาณด้วยข้อมูลเซ็นเซอร์