Где-где ссылка эта была? Можно линк на это место? не могу вспомнить что там внутри было, намекнёшь? Так-то этих интро у меня много разных валяется вроде.
Проект [[Open Robotics]] - Универсальные модули для построения роботов
Виталий писал(а):Каждый программист пишет свою операционную систему, ну или CMS, а каждый робототехник стало быть должен сам разобраться в фильтре Калмана. Советую начинать с одномерного примера.
Если у кого есть конкретный код-пример Фильтр Калмана ( желательно на Си ) - поделитесь пожалуйста. Только чтбы там был четкий массив с входными данными - некоторое количество осчетов фильтруемой величины и массив с выходнми данными тоже какое-то количество отфильтрованых чисел.
Вот исходники на Си - Kalman Filter для KALMTOOL TOOLBOX for MATLAB - как туда запихнуть даннные поступающие с АЦП и получить отфильтрованые на выходе ?
Здравствуйте всем. Я пытаюсь перевести на русский "An Introduction to the Kalman Filter", ссылка на него есть выше. Так вот там даются два типа уравнений: "time update" и "measurement update", первое для вычисления априорной оценки, второе для апостериорной. проблема в том, что не получается подобрать русский эквивалент для этих названий (апдейтов). "Обновляемые по времени" или "время обновляемый"? может кто знает как правильно?
Извиняюсь не совсем правильно записал. У меня проблема со словосочетаниями "time update equations" и "measurement update equations". Фраза "уравнения обновления времени" как то не по русски.
Если я правильно понимаю о чем речь, то time update это "предсказание" состояния системы. а "measurement update" - "учет наблюдений" для корректировки состояния системы.
Проект [[Open Robotics]] - Универсальные модули для построения роботов
=DeaD= писал(а):Если я правильно понимаю о чем речь, то time update это "предсказание" состояния системы. а "measurement update" - "учет наблюдений" для корректировки состояния системы.
Совершенно верно, там так и написано: "time update equations can also be thought of as predictor equations". Но по тексту везде "time update equations".
"There is nothing better than sliding down snow and flying through the air" (с)Shane McConkey. Lieber ein Brett am Fuß als eins vorm Kopf, aber lieber ein Brett vorm Kopf als zwei am Fuß.
Michael_K писал(а):Я же говорю, не пользуйтесь идеальными интеграторами.
Вы считаете что-то вроде "Скорость(1) = Скорость(0) + Ускорение(0)*dT", А нужно что-то вроде "Скорость(1) = Скорость(0)*K + Ускорение(0)*dT" Где K меньше единицы. К будет определять постоянную времени этого фильтра.
Это и будет "неидеальный интегратор", он же БИХ-фильтр ВЧ первого порядка. Он не "периодически обнуляет", он постоянно с заданным коэффициентом "тянет сигнал к нулю". Точно так же можно делать и фильтры КИХ (они фазы не будут сдвигать) и фильтры более высоких порядков.
Перед интегрированием полезно еще отрезать высокочастотные шумы, для того, чтобы во-первых, смотреть на интересующий вас диапазон частот, а во-вторых, избежать проблем с алиасингом.
Не могли бы Вы объяснить каким образом выбирается постоянная времени (коэффициент K) для 1-го и 2-го интегрирования? И еще вопрос. Какое преимущество даст использование более сложных в реализации БИХ фильтров по сравнению с двойным "неидеальным" интегрированием? Спасибо.
Доброго времени суток. В одном иностранном источнике наткнулся на применение Information filter в задаче фильтрации. Из того, что удалось понять - это модификация фильтра Калмана и в некоторых случаях ее использование более оправдано. Знаний, чтобы корректно перевести англоязычный источник не хватает. Начал искать русскоязычные публикации по этому фильтру, но по запросу "информационный фильтр" ничего толкового не находит. Может кто-то сталкивался с этим фильтром и может посоветовать русскоязычную литературу? Или же возможно подскажет, как в русскоязычных публикациях интерпретируется Information filter.