ฉันเคยใช้ตัวกรองคาลมานสำหรับสิ่งต่าง ๆ ในอดีต แต่ตอนนี้ฉันสนใจที่จะใช้หนึ่งในการติดตามตำแหน่งความเร็วและการเร่งความเร็วในบริบทของตำแหน่งการติดตามสำหรับแอพสมาร์ทโฟน มันทำให้ฉันรู้สึกว่านี่ควรเป็นตัวอย่างของตัวกรองเชิงเส้นคาลมาน แต่ฉันไม่สามารถหาลิงก์ออนไลน์ใด ๆ ที่พูดถึงเรื่องนี้ได้ ฉันสามารถนึกถึงวิธีการต่าง ๆ ในการทำเช่นนี้ แต่แทนที่จะค้นคว้าจากศูนย์บางทีคนที่นี่สามารถชี้ให้ฉันไปในทิศทางที่ถูกต้อง:
- ไม่มีใครรู้วิธีที่ดีที่สุดในการตั้งค่าระบบนี้หรือไม่? ตัวอย่างเช่นเมื่อพิจารณาประวัติตำแหน่งล่าสุดแล้ววิธีที่ดีที่สุดในการทำนายจุดถัดไปในพื้นที่สถานะตัวกรองคาลมานคืออะไร อะไรคือข้อดีและข้อเสียของการรวมการเร่งความเร็วในพื้นที่รัฐ หากการวัดทั้งหมดอยู่ในตำแหน่งถ้าความเร็วและความเร่งอยู่ในพื้นที่รัฐระบบจะไม่เสถียรหรือไม่? ฯลฯ
- อีกวิธีหนึ่งไม่มีใครรู้ว่ามีการอ้างอิงที่ดีสำหรับการประยุกต์ใช้ตัวกรองคาลมานนี้หรือไม่?
วิกิพีเดียมีตัวอย่างง่ายๆที่นี่ มันง่ายพอที่คุณจะได้รับรายละเอียด ในการตอบคำถามแรกของคุณคุณคาดการณ์สถานะถัดไปโดยใช้สถานะปัจจุบันและโมเดลไดนามิกของพฤติกรรมของระบบ
—
Jason R
@ JasonR ขอบคุณสำหรับความคิดเห็น แต่ฉันกำลังมองหามากกว่าสิ่งที่อยู่ใน Wikipedia ฉันเคยใช้ตัวกรองคาลมานมาก่อนมากดังนั้นฉันกำลังมองหารายละเอียดให้มากที่สุดเท่าที่จะเป็นไปได้ในแนวทางและข้อผิดพลาดที่ดีที่สุดของแอปพลิเคชันนี้โดยเฉพาะ
—
สุ่ม
ตัวกรองคาลมานเป็นหัวข้อที่มีความเป็นผู้ใหญ่มากพอที่คุณอาจกดยากเพื่อค้นหาตัวอย่างร่วมสมัยที่มีรายละเอียดตามที่คุณต้องการ สั้น ๆ : แม้ว่าคุณจะวัดเฉพาะตำแหน่ง แต่ก็มีประโยชน์ที่จะรวมอนุพันธ์เช่นความเร็วและความเร่งในเวกเตอร์สถานะของคุณ จำนวนของสัญญาซื้อขายล่วงหน้าที่คุณติดตามเกี่ยวข้องกับลำดับพหุนามของการเปลี่ยนแปลงในสถานะที่ตัวกรองของคุณจะสามารถติดตามได้โดยไม่มีข้อผิดพลาดคงที่
—
Jason R
@ JasonR ขอบคุณมากในกรณีที่ไม่มีสิ่งอื่นใดนั่นเป็นตัวชี้ที่มีประโยชน์มาก :-)
—
สุ่ม
นี่ไม่ใช่สิ่งที่คุณต้องการ แต่คำตอบสำหรับคำถามที่คล้ายกันนี้อาจช่วยได้
—
ปีเตอร์เค