Hiện tại tôi có một robot kiểu ba bánh sử dụng bộ lọc kalman mở rộng để theo dõi 6 biến trạng thái. Các đầu vào của hệ thống là một bộ mã hóa chỉ đạo, một bộ mã hóa khoảng cách và một laser xoay chỉ trả về thông tin mang đến các mốc đã biết. Hiện tại cả hai bộ mã hóa đều được đặt trên bánh xe chính (Cái được điều khiển và cũng được cung cấp năng lượng).
6 biến được theo dõi bởi Bộ lọc Kalman là X, Y, Tiêu đề, Thu nhỏ khoảng cách (hiệu chuẩn bộ mã hóa khoảng cách), Hiệu chỉnh chỉ đạo (bù của bộ mã hóa chỉ đạo) và cuối cùng là hiệu chỉnh ổ trục của laser xoay.
Với loại hệ thống này, chúng tôi kết hợp một phương tiện mang lại cho nó một vị trí tốt được biết đến với nhiều cột mốc, lái nó xung quanh một chút, và kết thúc với một chiếc xe được hiệu chỉnh tốt có thể lái xe khoảng cách đáng tin cậy với một vài cột mốc. Nó đơn giản và nó hoạt động tuyệt vời. Theo thời gian nếu một bộ mã hóa trôi, nó sẽ tự động theo độ trôi và điều chỉnh.
Chúng tôi hiện đang cố gắng áp dụng các nguyên tắc tương tự cho một robot có nhiều bánh lái và lái. Trong trường hợp này, chiếc xe sẽ có thể di chuyển theo bất kỳ hướng nào, quay tại chỗ, v.v. Mỗi bánh lái / lái sẽ có bộ điều khiển và bộ mã hóa khoảng cách riêng mà mỗi cần phải được hiệu chỉnh.
Tôi có thể mong đợi để có được độ tin cậy và hiệu suất tương tự từ hệ thống phức tạp hơn không? Có bất kỳ cạm bẫy phổ biến nào cần chú ý khi mở rộng bộ lọc kalman để bao gồm nhiều biến hơn không? Có rủi ro của nó giải quyết trên các giá trị dưới tối ưu?