математика фильтра Калмана., как пересчитывать веса в ковариционной матрице Опции

[Serj78]

Требуется построить фильтр калмана для 2-х величин. это курс от ИНС и от GPS.
накачал некоторое количество информации, и понял, что подход Бесерского почему-то другой, нежели у буржуев ( в Навгеокоме статья, если надо, выложу.) у буржуев отсутствует формирующий фильтр, что по Бесекерскому есть модель нашего процесса. Пересчет весов вклада компонент вектора измерений как я понял, на каждом шаге вычисляется их дисперсий предыдущих оценок выходного вектора оценки состояния. мне пока не ясно КАК ИМЕННО МАТЕМАТИЧЕСКИ вычислять дисперсии и веса. если кто занимался этим, помогите, пожалуйста.

[Serj78]

Огромное спасибо за пояснения- буду изучать дальше

На самом деле проблему уже решил, путем использования двух ПИД регуляторов с переменными (динамическими) коэффициентами, зависящими от центростремительного ускорения в повороте, а также
применяя новый метод руления- метод равных ускорений.

Но все- таки хочется сделать все, как говорится, "по корану" т.к в целом получилась не адаптивная система, а некое ее подобие

Сейчас просто оттачиваем метод наведения - динамическую компенсацию ветра на разной высоте... (например, круги с набором высоты)

[wookX]

Serj78

У меня проблема почти такая же.
Может поясните мне
Про фильтр Калмана ничего не знаю

Проблема у меня следуящая:
Есть три трехосевых акселерометра. КАздый измеряет ускорение по трем осям. И соответственно с ошибками.
Как используя сигналы от трех разных источников расположенных на разных плоскостях получить скорректированные более точные ускорения?
Можно ли использовать фильтр Калмана для етих целей?
И как он будет выглядеть?

[NickNich]

Serj78

У меня проблема почти такая же.
Может поясните мне
Про фильтр Калмана ничего не знаю

Проблема у меня следуящая:
Есть три трехосевых акселерометра. КАздый измеряет ускорение по трем осям. И соответственно с ошибками.
Как используя сигналы от трех разных источников расположенных на разных плоскостях получить скорректированные более точные ускорения?
Можно ли использовать фильтр Калмана для етих целей?
И как он будет выглядеть?

Формально можно выписать выражения фильтра Калмана для любых целей. Только практической ценности, в Вашей постановке задачи, такой фильтр представлять не будет.

В Вашем случае в первую очередь нужно решить два проблемы - приведение показаний акселерометров к одной точке (скорее всего - приведение показний двух акселерометров к точке, в которой размещен третий акселерометр). Это нужно, т.к. все три акселерометра измеряют разные ускорения, если объект на котором они размещены, начинает вращаться. Как эту задачу рашеать - поищите ветку про балансирующего робота, я там приводил ссылку книжку на сайте военной кафедры МАИ. В книжке такие системы описываются.

Вторая задача (или даже первая) - это определение расположения акселерометров друг относительно друга и определение взаимной ориентации их осей чувствительности. Как только все эти параметры определены - задача получения ускорения трех оценок одного вектора ускорения решается чисто геометрически (ну или дифференциально-геометрически, если точно).

Получение из этих трех оценок одной, но с увеличенной точностью потребует привлечения данных о дисперсиях шумов отдельных датчиков. Методы совместной обработки показаний разноточных датчиков при аддитивных шумах хорошо известны.