Entscheidung über die Kovarianz für eine Kalman-Filter-Matrix

Question

Ich beginne zu erforschen, Wahrscheinlichkeit in meiner Robotik-Anwendungen zu verwenden. Mein Ziel ist es, zu vollem SLAM zu kommen, aber ich beginne mit einem einfacheren Kalman-Filter, um mich hochzuarbeiten.

Ich verwende Extended Kalman Filter, mit dem Status als [X, Y, Theta]. Ich benutze den Steuereingang [Abstand, Vektor] und ich habe ein Array von 76 Laserbereichen [Abstand, Theta] als meine Messeingabe.

Ich habe Probleme zu wissen, wie man über die Kovarianz entscheidet, um in meiner Gaußschen Funktion zu verwenden. Da meine Messungen unsicher sind (Der Laser ist etwa 1 cm genau bei < 1 Meter, kann aber bei höheren Entfernungen bis zu 5 cm genau sein) Ich weiß nicht, wie man die 'Funktion' erstellt, um die Wahrscheinlichkeit dafür abzuschätzen. Ich weiß, dass diese Funktion "linearisiert" werden soll, aber ich bin mir nicht sicher, wie ich das anstellen soll.

Ich bin einigermaßen zuversichtlich, wie man auf die Funktion für mein Zustand Gaussian entscheiden, ich bin glücklich, eine einfache alte Mittelwert = 0, Varianz = 1 auf diesem .. Dies sollte funktionieren nein? Ich würde etwas Hilfe von Leuten schätzen, die Kalman Filter verstehen, weil ich denke, dass ich etwas vermisse.

Answer 1

This Papier könnte ein guter Ausgangspunkt für Sie sein, aber Sie können nur wählen, um die Werte manuell zu zwicken. Das ist wahrscheinlich gut genug für Ihre Anwendung.

Answer 2

Verwenden Sie für Ihren Laserscanner eine Abweichung vom Abstand von 5 cm. Die 1cm Genauigkeit unter 1m ist nur Pech. Der Theta ist wahrscheinlich sehr genau, da ändert sich das nicht, oder? Wenn ja, nehmen Sie eine Abweichung von 1 °. Übernehmen Sie die Unabhängigkeit (Kovarianz ist 0).