मैं अपने रोबोटिक्स अनुप्रयोगों में संभावना का उपयोग करके अन्वेषण करना शुरू कर रहा हूं। मेरा लक्ष्य पूर्ण एसएलएएम में प्रगति करना है, लेकिन मैं अपना रास्ता काम करने के लिए एक और सरल कलमान फ़िल्टर से शुरू कर रहा हूं।एक कलमान फ़िल्टर मैट्रिक्स के लिए कॉन्वर्सिस पर निर्णय
मैं विस्तारित कलमान फ़िल्टर का उपयोग कर रहा हूं, राज्य के साथ [एक्स, वाई, थेटा]। मैं नियंत्रण इनपुट [दूरी, वेक्टर] का उपयोग करता हूं, और मेरे माप इनपुट के रूप में मेरे पास 76 लेजर रेंज [दूरी, थेटा] की एक सरणी है।
मुझे अपने गॉसियन फ़ंक्शन में उपयोग करने के लिए कॉन्वर्सिस पर निर्णय लेने में समस्या हो रही है। क्योंकि मेरे माप अनिश्चित हैं (लेजर < 1 मीटर पर 1 सेमी सटीक है, लेकिन सीमाओं पर 5 सेमी तक सटीक हो सकता है) मुझे नहीं पता कि इस की संभावना का अनुमान लगाने के लिए 'फ़ंक्शन' कैसे बनाया जाए। मुझे पता है कि इस समारोह को इस्तेमाल करने के लिए 'रैखिकरण' माना जाता है, लेकिन मुझे यकीन नहीं है कि इस बारे में कैसे जाना है।
मुझे अपने राज्य गॉसियन के लिए फ़ंक्शन पर निर्णय लेने के तरीके पर भरोसा है, मुझे इस पर एक पुराने पुराने माध्य = 0, भिन्नता = 1 का उपयोग करने में खुशी है .. यह काम नहीं करना चाहिए? मैं कलमैन फ़िल्टर को समझने वाले लोगों की कुछ मदद की सराहना करता हूं, क्योंकि मुझे लगता है कि मुझे कुछ याद आ रहा है।
बहुत बहुत धन्यवाद - मैं इसे पढ़ूंगा और देखूंगा कि मैं किसके साथ आया हूं। – James