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Verständnis-Probleme beim Kalman-Filter
Gast
#4165676
Hallo. Ich versuche den Kalma-Filter zu verstehen. In meinen eigenen Worten: Mir ist klar, dass er eine Schätzung zwischen zwei Messungen vollzieht und laufend die Qualität seiner Schätzung überprüft und ggf. anpasst. Was mir nicht klar ist: macht ein Kalman-Filter Sinn, wenn es gar keine Stützdaten gibt? Kann ein KF einfach nur das weiße Rauschen eines Sensors veringern ohne Daten eines anderen Sensors zu fusionieren? Danke für Aufklärung.
Gast
#4166096
Das KM ist nichts weiter als eine Matrix...
Gast
#4166129
Was meinst du mit keinen Stützdaten? Die Vorhersage basiert ja eigentlich auf einem Modell des Systems, dessen vorhergesagten Zustände durch die Messungen korrigiert werden. Im Prinzip geht es auch mit nur einem Sensor. Was willst du denn genau damit machen?
Gast
#4166158
ichso schrieb: > Kann ein KF einfach nur das weiße Rauschen eines > Sensors veringern ohne Daten eines anderen Sensors zu fusionieren? Jo, kann er.. Bei Robotern werden zum Beispiel Bewegungsbefehle und Sensordaten "fusioniert"
Gast
#4166205
Ich habe eigentlich keine konkrete Anwendung. Ich habe z.B. darüber nachgedacht, ob sich so generell Filter bezüglich Latenz optimaler bauen lassen. http://www.cbcity.de/das-kalman-filter-einfach-erklaert-teil-1 Das Beispiel zeigt genau deinen Fall.
Gast
#4167997
Eigentlich kannte ich die Seite schon. Allerdings habe ich sie beim letzten mal nicht vertsanden. Jetzt, nachdem ich noch haufenweise andere Quellen durch habe, hilft sie mir sehr weiter. Danke. Antwort schreiben |
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