2
การแสดงผลและการดีบัก EKF
ขณะนี้ฉันกำลังดีบักและปรับ EKF (ตัวกรองขยาย Kalman) ภารกิจคือหุ่นยนต์เคลื่อนที่แบบคลาสสิคที่ใช้ติดตามสถานที่สำคัญคือเครื่องหมาย AR บางครั้งฉันก็ประหลาดใจว่าการวัดบางอย่างมีผลต่อการประมาณ เมื่อฉันดูและคำนวณตัวเลขและเมทริกซ์ที่เกี่ยวข้องฉันสามารถหาวิธีดำเนินการขั้นตอนการอัปเดตสิ่งที่และสาเหตุที่เกิดขึ้นจริง แต่สิ่งนี้น่าเบื่อมาก ดังนั้นฉันจึงสงสัยว่ามีใครใช้เทคนิคการหลอกลวงหรือการสร้างภาพอย่างชาญฉลาดเพื่อให้รู้สึกดีขึ้นว่าเกิดอะไรขึ้นในขั้นตอนการอัปเดต EKF หรือไม่ อัปเดต # 1 (จะเฉพาะเจาะจงมากขึ้นและแสดงการประมาณแรกของสิ่งที่ฉันมีในใจ) สิ่งที่ฉันกำลังมองหาเป็นวิธีที่จะเห็นภาพขั้นตอนการอัปเดตเดียวในแบบที่ทำให้ฉันรู้สึกว่าองค์ประกอบแต่ละส่วนของการวัดมีผลต่อแต่ละองค์ประกอบของรัฐอย่างไร แนวคิดแรกของฉันคือวางแผนการวัดและการทำนายพร้อมกับเวกเตอร์บางตัวที่นำมาจากเมทริกซ์เค เวกเตอร์จาก K แสดงให้เห็นว่าเวกเตอร์นวัตกรรม (การวัด - การทำนายการวัดไม่ใช่พล็อต) จะส่งผลกระทบต่อส่วนประกอบของรัฐอย่างไร ขณะนี้ฉันกำลังทำงานกับ EKF ที่สถานะเป็นแบบ 2D (x, y, มุม) และการวัดก็เป็นแบบสองมิติ ในภาพที่แนบมา (เปิดในหน้า / แท็บใหม่เพื่อดูความละเอียดเต็ม) เวกเตอร์ (ปรับขนาด) K (1,1: 2) (ไวยากรณ์ MATLAB เพื่อรับซับเมทริกซ์จากเมทริกซ์ 3x3) ควรให้ความคิดว่าภาพแรกเป็นอย่างไร ส่วนประกอบของสถานะ EKF จะเปลี่ยนไปด้วยเวกเตอร์นวัตกรรมปัจจุบัน …
22
ekf
visualization