Định nghĩa mơ hồ của Bộ lọc Kalman Trạng thái Lỗi (Gián tiếp)

Tôi bối rối không biết chính xác thuật ngữ "Bộ lọc Kalman gián tiếp" hay "Bộ lọc Kalman trạng thái lỗi" nghĩa là gì.

Định nghĩa hợp lý nhất mà tôi tìm thấy là trong cuốn sách của Maybeck [1]:

Như tên cho thấy, trong công thức tổng không gian trạng thái (trực tiếp), tổng các trạng thái như vị trí và vận tốc của xe nằm trong số các biến trạng thái trong bộ lọc và các phép đo là đầu ra gia tốc INS và tín hiệu nguồn bên ngoài. Trong công thức không gian trạng thái lỗi (gián tiếp), các lỗi ở vị trí và vận tốc được chỉ định INS nằm trong số các biến ước tính và mỗi phép đo được trình bày cho bộ lọc là sự khác biệt giữa INS và dữ liệu nguồn bên ngoài.

20 năm sau, Roumeliotis et al. trong [2] viết:

Việc tránh mô hình cồng kềnh của chiếc xe cụ thể và sự tương tác của nó với môi trường năng động được tránh bằng cách chọn mô hình con quay hồi chuyển. Tín hiệu con quay xuất hiện trong các phương trình hệ thống (thay vì phép đo) và do đó, việc xây dựng bài toán đòi hỏi cách tiếp cận bộ lọc Kalman gián tiếp (trạng thái lỗi).

Tôi không thể hiểu phần in đậm, vì Lefferts et al. trong [3] viết sớm hơn nhiều:

Đối với tàu vũ trụ tự trị, việc sử dụng các đơn vị tham chiếu quán tính như một sự thay thế mô hình cho phép vượt qua các vấn đề này.

Và sau đó tiến hành hiển thị các biến thể khác nhau của EKF bằng cách sử dụng mô hình con quay hồi chuyển rõ ràng là Bộ lọc Kalman trực tiếp theo định nghĩa của Maybeck: Trạng thái chỉ bao gồm trạng thái bậc bốn và độ lệch con quay, không phải là trạng thái lỗi. Trong thực tế, không có INS riêng biệt có lỗi để ước tính với bộ lọc Kalman trạng thái lỗi.

Vì vậy, câu hỏi của tôi là:

• Có một định nghĩa khác, có thể mới hơn về Bộ lọc Kalman gián tiếp (trạng thái lỗi) mà tôi không biết?

• Làm thế nào để mô hình con quay trái ngược với việc sử dụng một mô hình động thích hợp một mặt và quyết định sử dụng bộ lọc Kalman trực tiếp hay gián tiếp ở mặt khác có liên quan? Tôi đã có ấn tượng rằng cả hai là quyết định độc lập.

[1] Các mô hình, ước tính và kiểm soát của Maybeck, Peter S. Stochastic. Tập 1. Báo chí học thuật, 1979.

[2] Roumeliotis, Stergios I., Gaurav S. Sukhatme và George A. Bekey. "Mô hình động xung quanh: Đánh giá bộ lọc kalman trạng thái lỗi được áp dụng cho nội địa hóa robot di động." Robotics và Tự động hóa, 1999. Kỷ yếu. 1999 Hội nghị quốc tế về. Tập 2. IEEE, 1999.

[3] Lefferts, Ern J., F. Landis Markley và Malcolm D. Shuster. "Lọc Kalman để ước tính thái độ tàu vũ trụ." Tạp chí hướng dẫn, kiểm soát và động lực học 5.5 (1982): 417-429.

Xin chào và chào mừng đến với thế giới nghiên cứu rộng lớn, mơ hồ, đôi khi khó hiểu. Nhưng nghiêm túc, nhìn vào 20 năm giấy tờ đôi khi sẽ tạo ra những nhầm lẫn này. Hãy nhìn vào những gì đang xảy ra. Trong tài liệu tham khảo đầu tiên, những gì họ đang nói là:

Một INS / Gyro là tốt, nhưng có một lỗi trong đó. Đó là lỗi thay đổi (trôi) theo thời gian. Do đó, lỗi trong INS thực sự là một phần của trạng thái của hệ thống.

Giả định markov được sử dụng trong bộ lọc Kalman giả định rằng estiamte hiện tại đóng gói tất cả trạng thái của hệ thống và tất cả các trạng thái trước đó của hệ thống. Bước cập nhật của EKF / FK giả định rằng các cảm biến đo trực tiếp trạng thái của hệ thống và không có sai lệch . Tuy nhiên, một INS có sai lệch (lỗi) và sai lệch đó thay đổi. Vì vậy, trạng thái đo được của chúng tôi (phép đo từ INS / Gyro) là

$b^\star$$n$$b^\star$$n$ $b^\star(t)$$z$$b^\star(t)$

Bộ lọc kalman trạng thái lỗi tạo ra một vectơ trạng thái mới ,

$z(t)=x^\star + b(t) + n$

Bây giờ ref 3 được nói hơi xấu. Tôi không thể có được một bản PDF để xem xét nhanh. Điều tôi nghĩ có nghĩa là họ đang sử dụng giả định chung rằng một mô hình tốt về động lực học hệ thống không có sẵn cho bước dự đoán (hoặc lan truyền). Thay vào đó, họ giả định rằng các phép đo INS là một ước tính hợp lý về trạng thái của hệ thống, và sau đó sử dụng các cảm biến khác để cập nhật ước tính trạng thái.

Điều này giống như sử dụng đo hình thay vì mô hình hóa cách thức kiểm soát đầu vào tạo ra sự thay đổi trạng thái trong robot có bánh xe . Có, ước tính được đưa ra phía trước sẽ có độ lệch của INS trong đó, nhưng các phép đo sẽ điều chỉnh nó. Trên thực tế, phần giới thiệu về bài báo đó nêu lên điều tương tự mà chúng tôi đã tóm tắt ở đây, sự thiên vị trong con quay hồi chuyển phải là một phần của hệ thống được ước tính.

Đây là một loại tóm tắt cấp cao, là thứ tốt nhất tôi có thể làm vào thời điểm này. Nếu có những lo ngại cụ thể, tôi có thể chỉnh sửa khi cần thiết.