Quyết định hiệp phương sai cho ma trận Bộ lọc Kalman

Question

Tôi bắt đầu khám phá bằng cách sử dụng xác suất trong các ứng dụng rô bốt của tôi. Mục tiêu của tôi là tiến tới SLAM đầy đủ, nhưng tôi bắt đầu với một bộ lọc Kalman đơn giản hơn để làm việc theo cách của tôi.

Tôi đang sử dụng Bộ lọc Kalman mở rộng, có trạng thái là [X, Y, Theta]. Tôi sử dụng đầu vào điều khiển [Khoảng cách, Vector] và tôi có một dãy gồm 76 phạm vi laser [Khoảng cách, Theta] làm đầu vào đo lường của tôi.

Tôi gặp khó khăn khi biết cách quyết định phương sai hiệp phương để sử dụng trong hàm Gaussian của tôi. Bởi vì phép đo của tôi không chắc chắn (Laser khoảng 1cm chính xác ở < 1 mét, nhưng có thể lên đến 5cm chính xác ở phạm vi cao hơn) Tôi không biết cách tạo 'hàm' để ước tính xác suất này. Tôi biết chức năng này được cho là 'tuyến tính hóa' để được sử dụng, nhưng tôi không chắc chắn làm thế nào để đi về điều này.

Tôi khá tự tin về cách quyết định chức năng cho trạng thái Gaussian của mình, tôi vui khi sử dụng giá trị trung bình cũ = 0, phương sai = 1 trên điều này .. Điều này có hoạt động không? Tôi sẽ đánh giá cao một số trợ giúp từ những người hiểu Bộ lọc Kalman, bởi vì tôi nghĩ rằng tôi có thể thiếu một cái gì đó.

Answer 1

This giấy có thể là điểm khởi đầu tốt cho bạn, nhưng bạn có thể chỉ cần chọn tinh chỉnh giá trị theo cách thủ công. Điều đó có thể đủ tốt cho ứng dụng của bạn.

Answer 2

Để máy quét laze của bạn sử dụng phương sai trên khoảng cách 5cm. Độ chính xác 1cm dưới 1m chỉ là may mắn. Theta có lẽ rất chính xác, vì điều này không thay đổi, đúng không? Nếu vậy, hãy lấy phương sai trên 1 °. Giả sử độc lập (co-variance là 0).