Usually the Kalman filter is used f

Usually the Kalman filter is used for system that can be considered linear in order to predict the following state by using deterministic equations, and in which there is a Gaussian noise.Our state is represented by the distance between the user and the obstacles then our system is not deterministic. For this reason, we use a different notation for the Kalman filter that can be expressed by the following equations:

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

ปกติตัวกรอง Kalman ใช้สำหรับระบบที่สามารถพิจารณาเส้นเพื่อทำนายสถานะต่อไปนี้ โดยใช้สมการ deterministic และที่มีเสียง Gaussianสถานะของเราจะแสดงระยะห่างระหว่างผู้ใช้และอุปสรรค แล้วระบบของเราไม่ใช่ deterministic ด้วยเหตุนี้ เราใช้สัญลักษณ์ที่แตกต่างกันสำหรับตัวกรอง Kalman ที่สามารถแสดงได้ โดยสมการต่อไปนี้:

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

มักจะกรองคาลมาใช้สำหรับระบบที่สามารถได้รับการพิจารณาเชิงเส้นเพื่อทำนายรัฐต่อไปนี้โดยใช้สมการกำหนดและในที่มีรัฐเสีย noise.Our เป็นตัวแทนจากระยะห่างระหว่างผู้ใช้และอุปสรรคจากนั้นระบบของเรา ไม่ได้กำหนด ด้วยเหตุนี้เราจะใช้สัญกรณ์ที่แตกต่างกันสำหรับตัวกรองคาลมานที่สามารถแสดงโดยสมการดังต่อไปนี้

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

มักจะใช้ตัวกรองคาลมาน สำหรับระบบที่เป็นเชิงเส้นเพื่อคาดการณ์สภาพโดยใช้สมการต่อไปนี้และ deterministic , ซึ่งมีสัญญาณรบกวนเกาส์เซียน สถานะของเราจะแสดงระยะทางระหว่างผู้ใช้และอุปสรรคจากนั้นระบบของเราจะไม่ตายตัว . ด้วยเหตุผลนี้เราใช้สัญกรณ์ที่แตกต่างกันสำหรับตัวกรองคาลมานที่สามารถแสดงได้โดยสมการต่อไปนี้