Covariance d'erreur de filtre Kalman

1. Qu'est-ce que la covariance d'erreur Filtre Kalman?
2. Qu'est-ce que la covariance d'erreur?
3. Qu'est-ce que la covariance d'erreur de fond?
4. Qu'est-ce que l'erreur State Kalman Filtre?

Qu'est-ce que la covariance d'erreur Filtre Kalman?

Le filtre Kalman (KF) est un schéma récursif qui propage une estimation actuelle d'un État et la matrice de covariance d'erreur de cet État à temps dans le temps. Le filtre mélange de manière optimale les nouvelles informations introduites par les mesures avec des informations anciennes incorporées dans l'état précédent avec une matrice de gain Kalman.

Qu'est-ce que la covariance d'erreur?

La matrice de covariance d'erreur (ECM) est un ensemble de données qui spécifie les corrélations des erreurs d'observation entre toutes les paires possibles de niveaux verticaux. Il est donné comme un tableau bidimensionnel, de taille nxn, où n est le nombre de niveaux verticaux dans les produits de données de sondage.

Qu'est-ce que la covariance d'erreur de fond?

Matrices de covariance d'erreur de fond (b): décrit les erreurs dans l'état de fond (prévisions à partir de l'analyse précédente). Cela dépend des erreurs d'analyse de l'assimilation précédente et de l'erreur de modèle de prévision.

Qu'est-ce que l'erreur State Kalman Filtre?

La forme indirecte (état d'erreur) du filtre Kalman est développée pour une estimation d'attitude lors de l'application de la modélisation gyro. Le principal avantage de ce choix est que la modélisation dynamique complexe du robot mobile et son interaction avec l'environnement sont évitées.