Chúng tôi vui mừng chia sẻ kiến thức về từ khóa Bo loc kalman la gi và hy vọng rằng nó sẽ hữu ích cho bạn đọc. Bài viết tập trung trình bày ý nghĩa, vai trò và ứng dụng của từ khóa này trong việc tối ưu hóa nội dung trang web và chiến dịch tiếp thị trực tuyến. Chúng tôi cung cấp các phương pháp tìm kiếm, phân tích và lựa chọn từ khóa phù hợp, cùng với các chiến lược và công cụ hữu ích. Hy vọng rằng thông tin mà chúng tôi chia sẻ sẽ giúp bạn xây dựng chiến lược thành công và thu hút lưu lượng người dùng. Xin chân thành cảm ơn sự quan tâm và hãy tiếp tục theo dõi blog của chúng tôi để cập nhật những kiến thức mới nhất.
Trước lúc đi sâu vào phần giảng giải Kalman Filter, hãy để tất cả chúng ta hiểu sự cấp thiết của một thuật toán dự đoán.
Bạn Đang Xem: Tổng quan
Ví dụ, tất cả chúng ta hãy xem xét một thuật toán theo dõi radar.
Radar theo dõi sẽ gửi một chùm tia bút chì tới vị trí hướng của mục tiêu. Giả sử chu kỳ luân hồi theo dõi là 5 giây. Nói cách khác, cứ mỗi 5 giây, radar lại dò tìm mục tiêu bằng phương pháp gửi một chùm tia theo dõi chuyên được sự dụng tới vị trí hướng của mục tiêu.
Sau lúc gửi chùm tia, radar ước tính vị trí và véc tơ vận tốc tức thời ngày nay của mục tiêu. Song song, radar ước tính (hoặc dự đoán) vị trí của mục tiêu tại địa điểm theo dõi tiếp theo.
Xem Thêm : Thể chất là gì?
Vị trí tương lai của mục tiêu có thể dễ dàng được tính bằng phương pháp sử dụng các phương trình chuyển động của Newton:
Trong không gian ba chiều, phương trình chuyển động của Newton có thể được viết dưới dạng hệ phương trình:
Các thông số của mục tiêu ( left[ x, y, z, v_{x},v_{y},v_{z},a_{x},a_{y},a_{z} right] ) được gọi là một Mạng lưới hệ thống trạng thái. Trạng thái ngày nay là nguồn vào cho thuật toán dự đoán và trạng thái tiếp theo (các thông số của mục tiêu ở khoảng chừng thời kì tiếp theo) là đầu ra của thuật toán.
Tập hợp các phương trình trên được gọi là một Mô hình động (hoặc một Mô hình không gian trạng thái ). Mô hình động miêu tả quan hệ giữa nguồn vào và đầu ra.
Hãy trở về ví dụ của tất cả chúng ta. Như tất cả chúng ta có thể thấy, nếu tất cả chúng ta biết trạng thái ngày nay và mô hình động, tất cả chúng ta có thể dễ dàng dự đoán được trạng thái tiếp theo của mục tiêu.
Xem Thêm : Cột áp của bơm là gì? Công thức tính cột áp cho máy bơm (Chuẩn 100%)
Thực ra không phải vậy. Trước tiên, phép đo radar không phải là tuyệt đối. Nó gồm có một lỗi tình cờ (hoặc không vững chắc). Độ lớn của lỗi phụ thuộc vào nhiều thông số, ví dụ như hiệu chỉnh của radar, độ rộng chùm tia, độ lớn của tia phản hồi, v.v. Lỗi được đưa vào phép đo được gọi là Tiếng ồn quan sát.
Hơn nữa, chuyển động của mục tiêu bám chặt chẽ với phương trình chuyển động do có những yếu tố bên phía ngoài như gió, nhiễu loạn không khí, thao tác của phi công, v.v. Lỗi của mô hình động (hoặc độ không đảm bảo) được gọi là Tiếng ồn của quá trình.
Do tiếng ồn quan sát và tiếng ồn quá trình, vị trí ước tính của mục tiêu có thể cách xa vị trí thực. Trong trường hợp này, radar có thể gửi chùm tia theo dõi sai hướng và bỏ lỡ mục tiêu.
Để cải thiện hiệu suất theo dõi radar, tất cả chúng ta cần một thuật toán dự đoán có tính đến quá trình và độ giám sát không đảm bảo.
Thuật toán dự đoán được sử dụng rộng rãi nhất là bộ lọc Kalman.
