Фільтр Калмана - це математичний метод, який використовується для оцінки справжнього стану системи, як положення, швидкість або орієнтація, коли вимірювання системи галасливі або невизначені. Він широко використовується в таких програмах, як навігація, робототехніка та обробка сигналів.
Ключові поняття:
- Державна оцінка:
- Фільтр Калмана поєднує прогнози (із системної моделі) та реальні вимірювання (від датчиків) для оцінки справжнього стану системи. Він оновлює свою оцінку, коли надходять нові вимірювання.
- Прогнозування та оновлення:
- Прогноз : він спочатку прогнозує стан системи на основі попередньої оцінки та моделі системи.
- ОНОВЛЕННЯ : Коли надходять нові вимірювання, він оновлює передбачуваний стан, коригуючи його за допомогою нових даних, виправляючи будь -які помилки.
- Обробка помилок:
- Фільтр Калмана також відстежує невизначеність (або помилки) у своїй оцінці. Він враховує, наскільки надійні прогнози та нові вимірювання. Якщо прогноз є більш надійним, він йому більше довіряє; Якщо нове вимірювання є більш надійним, воно коригує більше на основі цього.
- Оптимальна оцінка:
- Фільтр Калмана призначений для того, щоб дати найкращу можливу оцінку, мінімізуючи помилки в довгостроковій перспективі, якщо шум системи дотримується відомої схеми (як випадковість у вимірюванні).
- Поводження з нелінійністю:
- У випадках, коли система не є лінійною, варіації фільтра Калмана, як і розширений фільтр Калмана (EKF), використовуються для обробки нелінійних систем.
Приклад програми:
У інерційних навігаційних системах (INS) фільтр Kalman допомагає поєднувати дані з акселерометрів , гіроскопів та GNSS , щоб дати більш точну оцінку положення, швидкості та напрямку. Оскільки датчики можуть дрейфувати або бути галасливими, фільтр Калмана розгладжує помилки і дає більш надійні результати.
Короткий зміст:
Фільтр Калмана - це алгоритм, який постійно оновлює свою найкращу здогадку про стан системи, поєднуючи прогнози та реальні вимірювання, обробляючи невизначеність. Він використовується для підвищення точності систем, особливо коли дані датчиків галасливі або невизначені.
