カルマンフィルタカルマンフィルタを理解して素早くフィルタリングベイズ（KF）

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高速ハードウェアアルゴリズムは、多くの場合、あなたはこの考えを知っていると理解していない場合は進化し、その進化が速いハードウェアアルゴリズムを話すことができませんという非常にシンプルなアイデアから来ています

直感的な理解

どのような最初のカルマンフィルタの問題を解決するには？私は例として、離れた障害物の距離から身をロボットを推定
障害物からの「距離からロボット間の最後の障害物を」知らまずロボット、「ロボットのセンサー測定距離（我々はそれを呼び出す：A の観測などの直接測定レーダーとして、ロボットの障害物7メートルからの距離）「と」スピード「これらの3つのデータの彼らの現在の時刻。「遠くからロボット間の最後の障害物」と「自分の現在の時間の速さ」によると、私たちは、現在のロボットの障害物（我々はそれを呼び出すからの距離を推定することができる推定）。たとえば：10メートルから最後の第二の障害、速度が障壁6メートルのイエスからの距離にこの第二の推定値は今、4メートル/秒です。質問は今、両方の観測が7M、障害物のロボットからの距離であるので、6メートルの推定値があります。私は最後何を信じていますか？単に観測がケースにセンサーがそれを壊れていることを信じますか？私は、時間や速度の推定値で距離の簡単な推定値の場合に行うことを許可されていないことを信じますか？そこで、我々は、観測の精度と障害物の推定値からの距離の推定値に基づいて、究極のロボットを取得したいです。低い割合で低い精度の高い割合の最終結果に高精度。レーダー測定精度は、次に距離推定の最終的な結果は、80％で6メートルの精度の推定速度に応じて90％である場合は7メートル


以上、それは完成し直感的に理解

しかし、90％以上の精度の両方の80％はどのように計算されますか？最後の男は、どのようにカルマン発明カルマンフィルタありますか？何がカルマンアルゴリズムである本発明の方法を考えましたか？最終的にはカルマンフィルタアルゴリズムは、ベイジアンフィルタリングアルゴリズムとは何かを持っている？私はこれらだけではなく、直感的な理解の答えから、あなたの心に残るしなければならないこれらの質問だと思います。

アルゴリズムとの間の接続は何カルマンフィルタ（カルマンフィルタ）アルゴリズムとベイジアンフィルタリング（ベイズフィルタ）？

A：ベイジアンフィルタリングはアイデアです、それは我々が観測値の信頼性は、コマンドおよびこれら2つの値の制御時に、最終的な推定値の信頼性を計算する方法を知っている方法について説明します。しかし、ベイジアンフィルタリングは（ロボット制御コマンドがどのようなモデルに従って実行された後に発行された）モデルを制御する方法を、信頼性の観測値を計算する方法モデリングを私たちに教えてくれありません。カルマンフィルタアルゴリズムは、特定の実装のためのベイジアン・フィルタリング・アルゴリズムです。正規分布モデル、制御モデルが正常であることをカルマンフィルタの観測自信。

カルマン・フィルタ・アルゴリズムは、ベイジアンフィルタリングアルゴリズムのさらなる進化に由来しているので、私はあなたがベイジアンフィルタリングの就学前の理解を持つことができ、この記事でお願い致します。あなたはベイズが行わフィルタリング方法がわからない場合は？あなたはこの記事[理解とベイジアンフィルタ（ベイズフィルター）の導出アルゴリズム]で見ることができます（https://blog.csdn.net/weixin_44088559/article/details/105389194）。

アルゴリズムをフィルタリングリコールベイズ：

なぜベイジアンフィルタリングアルゴリズムは、確率値を必要としますか？

カルマンフィルタリングベイジアンフィルタリングが行われていますか。

カルマンフィルタリングベイジアンフィルタリングを実現する方法ですか？

私は、一例として、ロボットの状態を推測します。

作られたロボットのカルマンフィルタ観測及び制御を引き受けます

この問題を解決するためにどのように最終的にはカルマンフィルタ？量が知られているものを、最終的にどのような結果をお聞きしたいですか？

最終的にアイデアの種類は、ビューのカルマンフィルタアルゴリズムの発明者の視点から派生していますか？

推定されるカルマンゲインを簡素化するには？そして、Xを取得するために、平均再帰式を導出する方法