Фильтр Калмана - это математический метод, используемый для оценки истинного состояния системы, например, положения, скорости или ориентации, когда измерения системы являются шумными или неопределенными. Он широко используется в таких приложениях, как навигация, робототехника и обработка сигналов.
Ключевые понятия:
- Оценка состояния:
- Фильтр Калмана объединяет прогнозы (из системной модели) и реальные измерения (от датчиков) для оценки истинного состояния системы. Он обновляет свою оценку, когда приходят новые измерения.
- Прогноз и обновление:
- Прогнозирование : сначала предсказывает состояние системы на основе предыдущей оценки и модели системы.
- Обновление : Когда получены новые измерения, оно обновляет прогнозируемое состояние, настраивая его с новыми данными, исправляя любые ошибки.
- Обработка ошибок:
- Фильтр Калмана также отслеживает неопределенность (или ошибки) в своей оценке. Это учитывает, насколько надежным является прогноз и новые измерения. Если прогноз более надежный, он доверяет ему больше; Если новое измерение более надежно, оно настраивает больше, основываясь на этом.
- Оптимальная оценка:
- Фильтр Калмана предназначен для того, чтобы дать наилучшую возможную оценку, минимизируя ошибки в долгосрочной перспективе, если шум системы следует известной шаблону (например, случайность в измерениях).
- Обработка нелинейности:
- В тех случаях, когда система не является линейной, вариации фильтра Калмана, таких как расширенный фильтр Калмана (EKF), используются для обработки нелинейных систем.
Пример приложения:
В инерционных навигационных системах (INS) фильтр Kalman помогает объединить данные из акселерометров , гироскопов и GNSS чтобы дать более точную оценку положения, скорости и направления. Поскольку датчики могут дрейфовать или быть шумными, фильтр Калмана сглаживает ошибки и дает более надежные результаты.
Краткое содержание:
Фильтр Калмана - это алгоритм, который постоянно обновляет свое лучшее предположение о состоянии системы, объединяя прогнозы и реальные измерения, одновременно обрабатывая неопределенность. Он используется для повышения точности систем, особенно когда данные датчика являются шумными или неопределенными.
