И тут она мне выдала:
Хм, интересно. А другие фильтры, попроще, не пробовали применять?
Ну так, чисто экспериментально, на глазок, кое-как
А как вы подбирали параметры?
работал над этими фильтрами Калмана, все защитили кучу диссертаций
Ой, да, у нас там отдельный институт в Жуковском или еще где-то
А как вы фильтровали? Ты разбираешься в фильтре Кальмана? Можешь мне его объяснить?
разобрался, реализовал этот complimentary filter, спросил у нее:
обработкой радиолокационных сигналов. Я, уже когда со всем этим
придуман для этого. У меня мама занималась всю свою жизнь вторичной
дальше там надо максимально эффективно отфильтровать шум, «Калман»
величина и производная величины, замерянные в один момент времени. И
скорость. Почти как у нас, только у нас углы, но то же самое, т.е. есть
расстояние, а по эффекту Допплера, который «ви-и-и-у», измеряете
волну, она к вам обратно приходит и вы по времени задержки измеряете
обработке радиолокационных сигналов, потому что там, вы посылаете
На парах по теории автоматического управления в институте, дорогой %username, ты мог бы услышать много разного про замечательный фильтр Калмана, а также про всякую другую замечательную ерунду с именем Калмана. Так вот, сегодня будем говорить про самый простой вариант фильтра Калмана для линейной системы.Сразу оговорюсь, несмотря на то, что я видел всякие красивые графики, в которых оценки с разными степенями неопределенности складываются, получается взвешенное среднее и т.д., я не понимаю как работает этот фильтр до конца, однако, на то, чтобы передрать из кучки примеров код и написать что-то свое, ума хватает.Еще нужно сказать о том, что в интернете мириады статей по теме, но по отдельности они бесполезны =( Мне пришлось изрядно покопаться, прежде чем я нашел решение для вроде-бы часто всплывающей задачи фильтрации данных гироскопа. Могу порекомендовать труды и , совокупное восприятие которых помогло мне написать что-то работоспособное. Стоит отметить, что обе работы содержат ошибки или неточности в обозначениях, но раз уж я смог разобраться, значит они совсем незначительны.СложностиФильтр Калмана внешне обманчиво просто выглядит: реально 5 уравнений и всё. Ну да, пусть уравнения матричные, но мы же большие уже, матрицы могем давно. Но:мне непонятен смысл матриц. Нет, конечно, я прочитал, что матрицы такие-то отвечают за такие-то неопределенности, матрица P - степень уверенности в показаниях, матрица K - матрица коээфициентов усиления ошибок и прочее, но в единую картину это как-то не складываетсяне совсем понятно как нужно формулировать задачу, чтобы решать ее фильтром Калмана.В процессе поиска информации по этому самому фильтру, наткнулся на замечательное ( ): Так вот, этот фильтр, «Калмановский», он зародился в радиолокации, в
Пнд, 13/06/2011 - 05:31
Фильтрация данных гироскопа с помощью фильтра Калмана #1
Фильтрация данных гироскопа с помощью фильтра Калмана #1 | illumium.org
Комментариев нет:
Отправить комментарий