잡음 없는 의사 측정값을 이용한 불변 칼만 필터링

Alapfogalmak

잡음 없는 의사 측정값을 활용하여 확장된 자세 추정을 위한 불변 확장 칼만 필터를 개발한다.

Kivonat

이 논문은 잡음이 있는 시스템에서 상태 등가 제약 조건을 잡음 없는 의사 측정값으로 처리하는 불변 확장 칼만 필터(IEKF)를 개발한다.

먼저, 잡음 없는 측정값에 대한 칼만 이득의 한계 표현을 제공한다. 이를 통해 행렬 역행렬 계산의 문제를 해결한다.

다음으로, 이 문제를 불변 필터링 프레임워크에 포함시킨다. 이를 통해 제약 조건과 일관된 신념 분포를 얻을 수 있다.

마지막으로, 선형화 오류로 인한 문제를 해결하기 위해 IEKF 업데이트 절차를 수정한다.

이 접근법은 크레인 후크의 확장된 자세 추정 문제에 적용되어 기존 EKF와 IEKF 대비 우수한 성능을 보인다.

Statisztikák

자이로스코프 및 가속도계의 표준편차는 각각 0.005 rad/s, 0.005 m/s^2 이다.
초기 오차 공분산 행렬 P0|0는 대각선 요소가 각각 0.05^2, 0.5^2이다.

Idézetek

"잡음 없는 의사 측정값은 확실하게 알려진 정보를 전달하므로, 확률적 필터에서 두 가지 바람직한 특성이 있어야 한다."
"선형 경우, 칼만 필터는 최적이므로 두 가지 바람직한 특성이 모두 만족된다."
"비선형 경우, 문제가 누적되며 EKF에서는 두 가지 특성이 모두 만족되지 않는다."

Főbb Kivonatok

Invariant Kalman Filtering with Noise-Free Pseudo-Measurements

by Sven... : arxiv.org 04-17-2024

https://arxiv.org/pdf/2404.10687.pdf

Mélyebb kérdések

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