स्थिति, वेग, त्वरण के लिए एक कलमन फ़िल्टर लागू करना


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मैंने अतीत में विभिन्न चीजों के लिए कलमन फ़िल्टर का उपयोग किया है , लेकिन अब मैं स्मार्टफोन ऐप्स के लिए स्थिति ट्रैक करने के संदर्भ में स्थिति, गति और त्वरण को ट्रैक करने के लिए उपयोग करने में रुचि रखता हूं। यह मुझे चौंकाता है कि यह एक साधारण रेखीय कलमन फ़िल्टर का एक टेक्स्ट बुक उदाहरण होना चाहिए, लेकिन मुझे ऐसा कोई ऑनलाइन लिंक नहीं मिल रहा है जो इस पर चर्चा करे। मैं इसे करने के विभिन्न तरीकों के बारे में सोच सकता हूं, लेकिन इसे खरोंच से शोध करने के बजाय, शायद यहां कोई मुझे सही दिशा में इंगित कर सकता है:

  1. किसी को भी इस प्रणाली की स्थापना का सबसे अच्छा तरीका पता है? उदाहरण के लिए, हाल के इतिहास को देखते हुए, कलमन फ़िल्टर राज्य स्थान में अगले बिंदु की भविष्यवाणी करने का सबसे अच्छा तरीका क्या है? राज्य अंतरिक्ष में त्वरण सहित क्या फायदे और नुकसान हैं? यदि सभी माप स्थिति हैं, तो यदि गति और त्वरण राज्य स्थान में हैं तो क्या सिस्टम अस्थिर हो सकता है? आदि ...
  2. वैकल्पिक रूप से, क्या कोई भी कलमन फ़िल्टर के इस अनुप्रयोग के लिए एक अच्छे संदर्भ के बारे में जानता है?
धन्यवाद


विकिपीडिया यहाँ एक सरल उदाहरण है । आपके लिए विवरण प्राप्त करना सरल है। अपने पहले प्रश्न का उत्तर देने के लिए, आप वर्तमान स्थिति और सिस्टम के व्यवहार के आपके गतिशील मॉडल का उपयोग करके अगले राज्य की भविष्यवाणी करते हैं।
जेसन आर

@JasonR टिप्पणी के लिए धन्यवाद, लेकिन मैं विकिपीडिया पर इससे अधिक की तलाश कर रहा हूं। मैंने बहुत पहले कलमन फ़िल्टर का उपयोग किया है, इसलिए मैं इस विशेष एप्लिकेशन के सर्वश्रेष्ठ दृष्टिकोण और नुकसान पर जितना संभव हो उतना विस्तार की तलाश कर रहा हूं।
स्टोकैस्टली

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कलमन फिल्टर एक परिपक्व-पर्याप्त विषय है जिसे आप एक विस्तृत समकालीन उदाहरण खोजने के लिए मुश्किल से दबाया जा सकता है। संक्षेप में: यहां तक ​​कि अगर आप केवल स्थिति को मापते हैं, तो आपके राज्य वेक्टर में वेग और त्वरण जैसे डेरिवेटिव को शामिल करना मूल्यवान है। आपके द्वारा ट्रैक किए जाने वाले डेरिवेटिव की मात्रा राज्य में परिवर्तन के बहुपद क्रम से संबंधित है कि आपका फ़िल्टर किसी स्थिर त्रुटि के साथ ट्रैक करने में सक्षम होगा।
जेसन आर

@JasonR बहुत बहुत धन्यवाद, किसी और चीज के अभाव में, यह निश्चित रूप से एक बहुत उपयोगी सूचक :-) है।
स्टॉकेस्टली

यह काफी नहीं है कि आप क्या कर रहे हैं, लेकिन एक समान प्रश्न का यह उत्तर मदद कर सकता है।
पीटर के.एच.

जवाबों:


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यह सबसे अच्छा है जिसे मैं जानता हूं

स्पष्टीकरण के साथ पूर्ण व्युत्पत्ति

Kalman

यह कलमन फ़िल्टर के बारे में जानने के लिए एक अच्छा संसाधन है। यदि आप स्मार्टफोन ऐप काम करने से अधिक चिंतित हैं, तो मैं कलमन फ़िल्टर के पहले से लागू कार्यान्वयन की तलाश करना चाहूंगा। पहिया को क्यों मजबूत करें? उदाहरण के लिए यदि आप android के लिए विकसित कर रहे हैं, तो OpenCV में Kalman फ़िल्टर का कार्यान्वयन है। Android OpenCV देखें

ब्रैडस्की और केहलर सामान्य रूप से छवि प्रसंस्करण पर एक अच्छा संसाधन है और इसमें कोडन उदाहरण सहित कलमन फ़िल्टर पर एक अनुभाग शामिल है।

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