从系列:了解卡尔曼滤波器
Melda Ulusoy,MathWorks公司
通过一些例子卡尔曼滤波器查看常见的用途由行走。卡尔曼滤波器是用于从间接和不确定的测量估计的系统的状态的最优估计算法。
在第一示例中,你会看到一个卡尔曼滤波器如何可以被用来从间接测量(燃烧室的外部温度)估计系统(燃烧室的内部温度)的状态。
The second example demonstrates another common use of Kalman filters, in which you can optimally estimate the state of a system (e.g., the position of a car) by fusing measurements from multiple sources (e.g., an inertial measurement unit (IMU), an odometer, and a GPS receiver) in the presence of noisy measurements.
记录:2017年1月30日
在这段视频中,我们将讨论为什么要使用卡尔曼滤波器。如果你不熟悉的话题,你可能会问自己,什么是卡尔曼滤波器?它是一个新的品牌,产生平滑的品尝咖啡的咖啡过滤器的?不,这不对。
卡尔曼滤波器是一个最优估计算法。今天我们就来讨论两个例子演示卡尔曼滤波器的常见用途。在第一个例子中,我们会看到一个卡尔曼滤波器如何被用来估计当它不能直接测量系统的状态。
为了说明这一点,让我们去火星之前别人做。如果你的飞船的引擎可以在足够高的温度下燃烧燃料,它可以产生推力,可以让你飞到火星。顺便说一句,根据NASA,液态氢是光而强大的火箭推进剂与极端强度烧伤在5500华氏度。
但要小心,因为太高的温度它可以把发动机的机械部件的风险,而这可能会导致一些机械部件的故障。如果出现这种情况,你得从管吃,你可能会停留在你的小飞船。为了防止这种情况,你应密切监测燃烧室的内部温度。这不是一项容易的任务,因为放置在腔室内部的传感器会融化。
取而代之的是,它需要被放置在冷却器表面接近所述腔室。你面对这里的问题是,你要测量室的内部温度,但你不能。相反,你必须衡量外部温度。在这种情况下,你可以使用卡尔曼滤波器从间接测量发现内部温度的最佳估计。这样,你在提取有关你不能从你可以测量信息。
现在你知道了解决问题的办法,你可以继续你的火星之旅。但是你害怕的乘坐空间?让我告诉你这一点:在火星上,你要权衡的62%不到你的体重在地球上的东西。还是不相信?好吧,那就让我们回头看看另一个场景是发生在地球上。
在这个例子中,我们会看到卡尔曼滤波器如何被用来从不同的源可能受到噪声的测量相结合来估计系统的状态。你有客人来访的海外,你需要来接他们从机场了。您使用您的汽车导航系统。让我们看一下你对你找到你的位置,并指引您到机场,帮登的传感器。
惯性测量单元使用加速度计和陀螺仪来测量汽车的加速度和角速度。里程表测量由汽车行驶的相对距离。接收器从卫星接收信号的GPS定位地球表面的车。
如果你住在波士顿,因为我做的,你要通过大开挖,一个很长很长的隧道旅行。而在隧道,它变得更难,因为视线接收器的线卫星将被锁定,GPS信号很弱通过GPS估计您的位置。在这种情况下,你可能要相信IMU的读数,这给你的加速度。
然而,加速本身并没有太大的告诉你汽车的位置。对于您需要采取加速的积分翻倍。不幸的是,这种操作容易发生漂移由于小的误差积累随着时间的推移。为了获得更好的位置估计,您可以使用IMU测量与里程表读数一起。但要注意,里程表测量可以由轮胎压力和道路条件的影响。
总之,您的传感器测量你的车的相对位置给你快速更新,但他们很容易漂移。GPS接收器提供您的绝对位置,但这样做的不太频繁更新,它可能是嘈杂。在这种情况下,卡尔曼滤波器可用于融合这三个测量找车的确切位置的最佳估计。
让我们看一下关于卡尔曼滤波的一些事实。卡尔曼滤波器是鲁道夫卡尔曼,谁是这一理论的主要开发者的名字命名。这是一个最佳的估计算法,其预测的利益,如噪声和测量的存在位置,速度和方向的参数。
卡尔曼滤波器的常见应用包括制导,导航和控制系统,计算机视觉系统和信号处理。一个卡尔曼滤波器的第一应用的是20世纪60年代。你有没有猜测到它与帮助?工程师用它在阿波罗项目,在利用估计载人航天器的轨道到月球和背部卡尔曼滤波器。
我们来总结一下我们在这个视频已经看到了。卡尔曼滤波器用于估计最佳利益的变量时它们不能被直接测量,而是一种间接测量是可用的。他们还用在噪音的情况下组合来自不同传感器的测量找到状态的最佳估计。
在下周的视频中,我们将讨论什么卡尔曼滤波器,以及它们是如何工作的。卡尔曼滤波是设计最佳状态观测的方法。因此,在接下来的视频中,我们将学习状态观测器,然后我们将继续我们的最佳状态估值讨论。
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