최적 상태 추정 썸네일형 리스트형 [칼만필터]] 3. 최적 상태 추정기(Optimal State Estimator) Understanding Kalman Filters, Part 3: Optimal State Estimator 각 팀이 여러 번에 시도에서 finish line에 도달한다고 했을 때, 가장 좋은 결과를 낸 팀은 Team 3 이다. 결과 분포의 평균이 목표 값과 가장 가깝고, 분포의 분산이 가장 작기 때문이다. 차량의 속도가 입력, 차량의 위치가 출력인 시스템을 가정해보자. 위 문제에서 y를 정확히 구하는 것이 중요하다. 만약 GPS를 쓴다면, 이는 굉장히 noisy하므로, Car dynamics 수식에 측정 오차 v_k를 넣어준다. 마찬가지로, 바람이나 차량 속도 변화와 같은 과정 오차 w_k가 있다. 모든 오차는 random variable이다.확률 이론을 통해 오차들의 특성을 반영해서 설계할 수 있다.. 더보기 이전 1 다음
