Ang Kalman filter ay isang matematikal na algorithm na ginagamit upang tantiyahin ang estado ng isang sistemang dinamiko mula sa mga maingay na sukat. Malawakang ginagamit ito sa mobile robot localization upang mapabuti ang katumpakan ng posisyon sa paglipas ng panahon. Ang gabay na ito ay nagbibigay ng isang hakbang-by-pasa upang ipatupad ang isang Kalman filter para sa isang mobile robot.
Pag - unawa sa Tala ng Kalman
Ang plain ng Kalman ay nagsasama ng mga prediksiyon mula sa isang modelo na may aktuwal na mga sukat upang makagawa ng isang optimikong pagtatantiya ng estado ng sistema. ito ay kumikilos sa dalawang pangunahing hakbang: prediksiyon at update. Ang pansala ay nagpapalagay na ang parehong proseso at mga ingay na panukat ay Gaussian at makikilala sa kanilang mga covariance marice.
Mga Hakbang sa Pag - iisa
Sundin ang mga hakbang na ito upang ipatupad ang plain ng Kalman para sa lokalisasyon ng robot:
- Pag-ibahin ang state vector: Kabilang ang mga variables tulad ng posisyon at advance.
- Ihintulot ang estado: Magtakda ng panimulang mga tantiya at covarian marices.
- [[[Category hakbang: Gamitin ang model ng mosyon upang hulaan ang susunod na estado at covariance.
- [Pangkat na hakbang: Inuutos ang mga sukat ng pandama upang maiwasto ang hinulaang estado.
- Repeat: Patuloy na magsagawa ng prediksiyon at update habang dumarating ang bagong datos.
Ang Halimbawang Pagkakapit
Sa isang mobile robot, maaaring isama sa vector ng estado ang x at y coordinate ng robot at ang heading model.Ang motion model ay humuhula sa bagong posisyon batay sa wheel regulators, habang ang sensors tulad ng GPS o LIDAR ay nagbibigay ng mga sukat upang maitama ang tantiya.Ang tamang pag-aayos ng ingay covariance marices ay mahalaga para sa mahusay na pagganap.