El Filtro de Kalman - Departamento de ElectrÃ³nica - Universidad de ...

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Introduction Filtro de Kalman Ejemplo: Sistema de Tracking Orígenes Descripción del Filtro de Kalman Ejemplo: Conclusiones Idea X 0 = (x 0 , y 0 , v x,0 , v y,0 ) se inicializa con alguna estimación de la posición y velocidad inicial (si existe). Suele ser la primera medida Y 0 = HX 0 . Σ 0 es la incertidumbre que esperamos inicialmente (Suele ser diagonal). Σ W se ajusta experimentalmente para velocidad de convergencia. Profesor: Daniel Pizarro Pérez Estimación estocástica: Filtro de Kalman
Introduction Filtro de Kalman Ejemplo: Sistema de Tracking Orígenes Descripción del Filtro de Kalman Ejemplo: Conclusiones Resultados de tracking 400 Trayectoria del Robot Trayectoria Real Velocidad 400 Trayectoria del Robot Trayectoria Real Trayectoria Medida Estimación Kalman 200 200 0 0 Posición en Y (mm) −200 Posición en Y (mm) −200 −400 Incertidumbre inicial Σ 0 −400 −600 −600 −800 −800 −1800 −1600 −1400 −1200 −1000 −800 −600 −400 −200 0 Posición en X (mm) (r) Posición en el plano real −1000 −1800 −1600 −1400 −1200 −1000 −800 −600 −400 −200 0 200 Posición en X (mm) (s) Posición en el plano estimada Profesor: Daniel Pizarro Pérez Estimación estocástica: Filtro de Kalman
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