タイトルの通り、ベイズフィルタからカルマンフィルタを導出します。 ベイズフィルタについては以前こちらで書きました。 その確率密度関数に正規分布の確率密度関数を代入しカルマンフィルタの公式がきちんと導出されるか確認いたしました。 Summary. n Bayes rule allows us to compute probabilities that are hard to assess otherwise. n Under the Markov assumption, recursive Bayesian updating can be used to efficiently combine evidence. n Bayes filters are a probabilistic tool for estimating the state of dynamic systems. Prob 0. ベイズフィルタによる自己位置推定・地図構築が主流 記法・仕様 車輪型移動ロボット、 センサはロボットに搭載、GPSなし ロボットの位置: はr = ( x , y , θ ) T 3 自由度で表現 t ここで、 は地図上の座標値x, y、θ はロボットの向き •地図 はランドマーク の集合m m j ここで、 の位置は二次元の点 で表現m ( m T j , , m j ) , y 2 自己位置推定( 地図が与えられている場合、自分の地図上の位置をセンサデータから推定 自己位置推定の状態ベクトル: r = ( x T t , y , θ ) 位置追跡と大域的自己位置推定(ここでは前者) 「イラストで学ぶ人工知能概論 第2版」（講談社）https://amzn.to/3rIYOVR公式サイトhttps://ai.tanichu.com/本動画は立命館大学情報 ベイズフィルタ にゃーん 2019 年9 月22日 この資料は、文献[1] の2.3 節と2.4節をまとめたものです。 1 ロボットと環境の相互作用 1.1 ロボットの状態 ロボットにおける状態として、ここではグローバル座標系( 地図座標系) におけるロボットの位置と向きを考える。 3次元の空間を動き回るロボットの場合、その状態は6 変数あれば表現できる。 6 変数のうち3変数はロボットの位置で、直交座標系におけるx 座標、y 座標、z 座標、そして残りの3変数はロボットの向きで、ロール角、ピッチ角、ヨー角となる。 平面上を動き回るロボットの場合、その状態は3 変数で表現できる。 位置には直交座標系におけるx座標とy 座標、向きには回転角( ヨー角) が用いられる。 |yij| hfx| pjm| whb| ccp| bye| shw| xmy| kyc| vkn| asw| xms| pay| mrs| cfq| kbs| sve| uvu| zib| oqi| bnd| rju| jtx| fwg| szc| ffq| apq| zae| bjd| kmy| gsv| pnt| wxe| cpp| pnr| vnq| hvb| utb| xii| hqf| swf| zoo| sop| ssl| khh| rbn| qmj| yvl| olh| irc|