Что такое transition_matrices и observation_matrix в фильтре Калмана? Что такое transition_matrices и observation_matrix в фильтре Калмана?measurements = np.asarray(massgps)
initial_state_mean = [measurements[0, 0],0,measurements[0, 1],0]
transition_matrix = [[1, 1, 0, 0],[0, 1, 0, 0],[0, 0, 1, 1],[0, 0, 0, 1]]
observation_matrix = [[1, 0, 0, 0],[0, 0, 1, 0]]
kf1 = KalmanFilter(transition_matrices = transition_matrix,observation_matrices = observation_matrix,initial_state_mean = initial_state_mean)
kf1 = kf1.em(measurements, n_iter=5)
(smoothed_state_means, smoothed_state_covariances) = kf1.smooth(measurements)
Есть список с последними 5 координатами GPS
Как вписать модель движения робота в transition_matrix, если скорость относительно прежней не изменилась, увеличилась или стала нулем?
Как вписать модель движения ровера, если мы точно не значем как относительно осей широты и долготы меняются его координаты?
Что такое transition_matrices и observation_matrix в фильтре Калмана? Что такое transition_matrices и observation_matrix в фильтре Калмана?measurements = np.asarray(massgps)
initial_state_mean = [measurements[0, 0],0,measurements[0, 1],0]
transition_matrix = [[1, 1, 0, 0],[0, 1, 0, 0],[0, 0, 1, 1],[0, 0, 0, 1]]
observation_matrix = [[1, 0, 0, 0],[0, 0, 1, 0]]
kf1 = KalmanFilter(transition_matrices = transition_matrix,observation_matrices = observation_matrix,initial_state_mean = initial_state_mean)
kf1 = kf1.em(measurements, n_iter=5)
(smoothed_state_means, smoothed_state_covariances) = kf1.smooth(measurements)
Есть список с последними 5 координатами GPS
Как вписать модель движения робота в transition_matrix, если скорость относительно прежней не изменилась, увеличилась или стала нулем?
Как вписать модель движения ровера, если мы точно не значем как относительно осей широты и долготы меняются его координаты?
initial_state_mean = [measurements[0, 0],0,measurements[0, 1],0]
transition_matrix = [[1, 1, 0, 0],[0, 1, 0, 0],[0, 0, 1, 1],[0, 0, 0, 1]]
observation_matrix = [[1, 0, 0, 0],[0, 0, 1, 0]]
kf1 = KalmanFilter(transition_matrices = transition_matrix,observation_matrices = observation_matrix,initial_state_mean = initial_state_mean)
kf1 = kf1.em(measurements, n_iter=5)
(smoothed_state_means, smoothed_state_covariances) = kf1.smooth(measurements)
Есть список с последними 5 координатами GPS
Как вписать модель движения робота в transition_matrix, если скорость относительно прежней не изменилась, увеличилась или стала нулем?
Как вписать модель движения ровера, если мы точно не значем как относительно осей широты и долготы меняются его координаты?
Не можешь разобраться в этой теме?
Обратись за помощью к экспертам
Гарантированные бесплатные доработки в течение 1 года
Быстрое выполнение от 2 часов
Проверка работы на плагиат
Поможем написать учебную работу
transition_matrix в фильтре Калмана отвечает за модель движения системы. В данном примере transition_matrix определяет, как изменяются скорость и координаты объекта с течением времени.
Если скорость относительно предыдущей не изменилась, то в transition_matrix можно оставить ее значение таким же как в предыдущем шаге. Например, если скорость по оси X осталась неизменной, то соответствующий элемент transition_matrix останется равным 1 в строке и столбце, отвечающих за скорость по оси X.
Если скорость увеличилась или стала нулем, то нужно соответственно изменить элементы transition_matrix, отвечающие за скорость. Например, если скорость по оси Y увеличилась, то соответствующий элемент transition_matrix изменится.
Если мы не знаем точно, как относительно осей широты и долготы изменяются координаты ровера, то можно оставить соответствующие элементы в transition_matrix равными 0 или 1 в зависимости от специфики движения объекта. Например, если ровер движется только по оси X, то элементы transition_matrix, отвечающие за координаты по оси Y, можно оставить равными 0.
Важно подбирать значения transition_matrix таким образом, чтобы они соответствовали модели движения объекта и позволяли фильтру Калмана корректно обновлять состояние системы.