Informacja

Drogi użytkowniku, aplikacja do prawidłowego działania wymaga obsługi JavaScript. Proszę włącz obsługę JavaScript w Twojej przeglądarce.

Wyszukujesz frazę "unscented Kalman" wg kryterium: Temat


Wyświetlanie 1-2 z 2
Tytuł:
Study of the effectiveness of different Kalman filtering methods and smoothers in object tracking based on simulation tests
Autorzy:
Malinowski, M.
Kwiecień, J.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/106773.pdf
Data publikacji:
2014
Wydawca:
Politechnika Warszawska. Wydział Geodezji i Kartografii
Tematy:
Kalman filtering
smoother
extended Kalman filter
derivative-free filtering
Central Difference Kalman Filter
unscented Kalman filter
object tracing
filtr Kalmana
filtracja
rozszerzony filtr Kalmana
EKF
bezśladowy filtr Kalmana
UKF
śledzenie obiektu
Opis:
In navigation practice, there are various navigational architecture and integration strategies of measuring instruments that affect the choice of the Kalman filtering algorithm. The analysis of different methods of Kalman filtration and associated smoothers applied in object tracing was made on the grounds of simulation tests of algorithms designed and presented in this paper. EKF (Extended Kalman Filter) filter based on approximation with (jacobians) partial derivations and derivative-free filters like UKF (Unscented Kalman Filter) and CDKF (Central Difference Kalman Filter) were implemented in comparison. For each method of filtration, appropriate smoothers EKS (Extended Kalman Smoother), UKS (Unscented Kalman Smoother) and CDKS (Central Difference Kalman Smoother) were presented as well. Algorithms performance is discussed on the theoretical base and simulation results of two cases are presented.
Źródło:
Reports on Geodesy and Geoinformatics; 2014, 97; 1-22
2391-8365
2391-8152
Pojawia się w:
Reports on Geodesy and Geoinformatics
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Porównanie metod estymacji stanu systemów dynamicznych
Comparison of state estimation methods of dynamical systems
Autorzy:
Michalski, J.
Kozierski, P.
Ziętkiewicz, J.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/276016.pdf
Data publikacji:
2017
Wydawca:
Sieć Badawcza Łukasiewicz - Przemysłowy Instytut Automatyki i Pomiarów
Tematy:
estymacja stanu
układy dynamiczne
filtr Kalmana
rozszerzony filtr Kalmana
bezśladowy filtr Kalmana
filtr cząsteczkowy
wskaźniki jakości
state estimation
dynamical systems
Kalman Filter
extended Kalman filter
unscented Kalman filter
particle filter
quality indices
Opis:
W pracy poruszono problem estymacji stanu dla układów dynamicznych oraz przedstawiono wybrane jego rozwiązania. Zaproponowano cztery metody estymacji: rozszerzony filtr Kalmana, bezśladowy filtr Kalmana, filtr cząsteczkowy oraz filtr Kalmana, stosowany dla obiektów liniowych. Metody te zastosowano dla trzech obiektów nieliniowych oraz dla dwóch obiektów liniowych (systemy jedno- i wielowymiarowe). Wszystkie obiekty zostały opisane za pomocą równań stanu. Przedstawiono także trzy różne wskaźniki jakości, reprezentujące błędy względne oraz bezwzględne, a także porównano ich działanie dla różnego typu obiektów. W wyniku przeprowadzonych symulacji stwierdzono, że najlepszą jakość estymacji zapewnia filtr cząsteczkowy, ale jednocześnie ta metoda jest najwolniejsza.
In this paper the problem of state estimation of dynamical systems has been discussed and selected solutions have been presented. Four methods of state estimation have been proposed: Extended Kalman Filter, Unscented Kalman Filter, Particle Filter and Kalman Filter for a linear system. These methods have been applied to three nonlinear objects and to two linear objects (one- and multivariable systems). All plants have been described using state equations. Three quality indices has been used, which present relative and absolute errors. They were compared for different objects. As a result of the simulation, it was found that the best estimation quality is provided by the particle filter, but this method is also the slowest.
Źródło:
Pomiary Automatyka Robotyka; 2017, 21, 4; 41-47
1427-9126
Pojawia się w:
Pomiary Automatyka Robotyka
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
    Wyświetlanie 1-2 z 2

    Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies