私は、ロボティクス アプリケーションで確率を使用することを探求し始めています。私の目標は、完全な SLAM に進むことですが、より単純なカルマン フィルターから始めて、上に進んでいきます。
[X、Y、シータ] の状態で、拡張カルマン フィルターを使用しています。制御入力 [Distance, Vector] を使用し、76 個のレーザー範囲 [Distance,Theta] の配列を測定入力として使用します。
ガウス関数で使用する共分散を決定する方法がわかりません。私の測定値は不確実であるため (レーザーは 1 メートル未満では約 1cm の精度ですが、より高い距離では最大 5cm の精度になる可能性があります)、この確率を推定するための「関数」を作成する方法がわかりません。この関数を使用するために「線形化」することになっていることは知っていますが、これについてどうすればよいかわかりません。
私は自分の状態ガウスの関数を決定する方法にかなりの自信を持っています。これには昔ながらの平均 = 0、分散 = 1 を喜んで使用します。私は何かが欠けているかもしれないと思うので、カルマンフィルターを理解している人々からの助けをいただければ幸いです。