カルマンフィルタについて教えてください

カルマンフィルタの公的規格適用例としては
文盲でないかぎりちゃーんと >>604に示したとおり

>celp系コーデック使ったIS-54, PDC 以降の携帯電話全て。


で、>>585えくに実用化されてる粒子フィルタの公的規格を明示しろつってんだよ糞野郎
はよ示せや。

＞だれが精度の話してるんだ。精度はこの際二の次だ。
＞粒子フィルタの公式に当てはめて見てくれといってる。

こいつは、基地外だな。

精度についてなんぞ、ひとことも言ってない。
で、急に話しは粒子になる。

追従速度が精度にでも見えたのなら、目の検査を受けて来い。

論理が病院だな。

一知半解馬鹿の戯言一覧

>>552, >>555, >>559, >>561, >>562, >>565, >>567,, >>570, >>574, >>576, >>577, >>580、>>583, >>585, >>588,
>>589, >>590, >>595, >>597, >>599, >>603, >>614, >>615, >>616, >>617, >>618

>>617

>農協カルマンの公的規格を上げろといえば、JPEGの例を出して公的規格だ？

>農協じゃJPEGやturboもカルマンフィルタと呼ぶのか？

>やっぱ農林一号しか公的規格番号ってねーんだろｗｗ

ゲラゲラturbo符号のかけらも理解できてないアホが笑わせんな。turbo符号の原点は北川がおむつしてたころのViterbiの手直しなんだよマヌケが。

>>622
だからはやくモデリングしろよ。
簡単なんだろ。

>>580 名前： 名無しさん＠５周年 投稿日： 2009/08/06(木) 17:50:43
>>ほほう、一般問題に対してモデリングの手法の記載された文献を是非紹介して欲しいもんだな

>あわれな奴だな。

>そういうのは普通に学校行ってれば誰でも出来る話。

>カルマンフィルタには関係ない。

>また暇な時に相手してやるんで、今日は帰ってママのおっぱいでも
>すっておれ。

簡単だというならその証拠を示せっていうだけの話。何できないことのいいわけしてんだ、。糞野郎。

それも処理して見せてくれとは一切言ってない。モデリングしてみてくろと。それだけの話

あとさっさと、粒子フィルタの公的規格示しな。

両方ともできなければ

土 下 座

な。いいだろ、どーせオマエ土下座人生なんだしよ。

>>622

追随速度っいうのはデータの数だ。それが十分そろわなければ精度が劣化する。

そんなことすらわからんのかオマエは。

だいたい機械系の処理速度なんてもんは電子デバイスからすれば

超スローな世界。F1のエンジンでも所詮 20k rpmもないすなわち、350Hz未満ゴミ

それに追随できないって？

まあいいわ、350Hzサンプリングで足りなければ1MHzでサンプリングしてやるし、オフライン処理でいいよ。

何もオンラインでやってくれとは一言もいってないんだし。

さっさとモデリングしろや。

はてさて、いつ土下座するのかなぁ。このアホは。

あぁそれと、一連の言い訳馬鹿に朗報な。

オマエのために

モデリングは俺に任せろ
http://science6.2ch.net/test/read.cgi/sim/1249919273/

こんなスレたちあげといてやったから、モデリング依頼がいぱーい舞い込むと思うからちゃーんと答えてやんな。
状態空間表現のモデリングが簡単ってことは微分方程式で記述できる事象は全てモデリングできるはずだから。
できないとは言わせねーから。

>>552, >>555, >>559, >>561, >>562, >>565, >>567,, >>570, >>574, >>576, >>577, >>580、>>583, >>585, >>588,
>>589, >>590, >>595, >>597, >>599, >>603, >>614, >>615, >>616, >>617, >>618


結局、↑ この大馬鹿野郎は


パ ラ メ ト リ ッ ク 推 定 そ の も の を 理 解 し て ま せ ん で し た


あーあーアホ暴露

湧きすぎ湧きすぎwww

ほんとにいるんだ、粘着基地

ほんとここって、アホの塊だな。

vが、入ってきてSを求めたいってのなら、wikipediaにトロッコの例があるが
あれのHを|1,0|から|0,1|に、するだけだろうよ。

農協じゃ、こんなのも出来んのかえ？

SMC(日本だと粒子）の製品言えってOpencvも知らんのか？

まぁ、SMC見て、ガウス云々言ってるようじゃ無理か。

農協だもんな？

公的規格番号は、JPEGの番号を農協では言うのか？

>>630
>sが、入ってきてSを求めたいってのなら、wikipediaにトロッコの例があるが
>あれのHを|1,0|から|0,1|に、するだけだろうよ。

8/6に >>580が書き込んで今日は11日、結局自分じゃ考えられず5日もの間探しまくった結果ようやくwiki ？大恥さらしだなオマエ。

>あわれな奴だな。

>そういうのは普通に学校行ってれば誰でも出来る話。

>カルマンフィルタには関係ない。

>また暇な時に相手してやるんで、今日は帰ってママのおっぱいでも
>すっておれ。

何自分でやらずに、カンニングしてんの。誰でもできるんだろ。おいゴミ野郎
しかも、論文の一つも書いたことないのか馬鹿たれ。人様のものを引用するときはちゃーんと出典明示して、
第三者がトレースできるようにしろ。

>>631

公 的 規 格

オマエこの意味すら理解できないってか？

JPEG2000,IMT-2000いずれもITUの認定する公的規格

ライブラリ集のOpenCVを公的規格として持ち出してくるオマエやっぱアホの極みだわ。

どこの公的規格策定機関が策定したのか言ってみ。ホレホレ。

コイツ書けば書くほど、まざまざとアホ暴露するんだな。まさに情報の増大系のフィルトレーションそのもの

常識知らんわ、知識はないわ。 文章読解力のかけらもないわ。手に取るようにわかる。

ろくでもない学校にかようアホ学生そのものだなオマエ

>JPEG2000,IMT-2000いずれもITUの認定する公的規格

で、以下もITUが認定してるわけか？

>celp系コーデック使ったIS-54, PDC 以降の携帯電話全て。

どっかの会社の等価器だして、ITUに摩り替えるような野郎は
とっとと帰って、きたねーオフクロのケツでもなめとれ！

ぼけが。。

>>634

とっかの会社の等価器だして、ITU に乗り換える？何ほざいてんだおまえ。

日本語書けないってか？公的規格もわからんようじゃそりゃ日本語まともにかけないわな。

そりゃろくでもないガッコにかようアホ学生だからな。無理もないだろ。

知能ないのに、絡むだけ。相手すんな。

何なの？ 病気なの？

ものすごく頭悪そうな人がいるね。

結局>>594はどう組んだらいいの？

本眺めただけの素人だけど

v(t+1) = f(v(t)) + h(t)
x(t+1) = g(v(t+1)) + e(t+1)

v(t)：時刻tにおける真の速度
f(v)：速度がvのときの速度変化の関数
h(t)：時刻tにおけるシステムノイズ
x(t)：時刻tにおける観測値
g(v)：ノイズなしのときの速度vから信号への変換関数
e(t)：時刻tにおける観測ノイズ

ここではg(v)=vで良くて、超簡単なのはf(v)=v…速度は一定、h(t)〜N(0,δ^2)、e(t)〜N(0,σ^2)で、vの推定値はサンプル平均v~で距離の推定値はv~tになる。
もっとちゃんとやるにはf(v)=av+bってやったり、システム変数をv(t)だけじゃなくv(t-1)とかそれ以前まで見たり、v(t)^2 とかそれ以上の多項式まで見たり、三角関数とかほかの非線形関数で変換したものまで見たりする。
変数の選択はAICとかBICで決めたりする。

>>639
おおこれは分かりやすいです。

と思ったけどやっぱり分かって無いような気がする。
>>594の場合こんなのでいいのかな。

x(k+1) = F x(k) + w(k)　…　状態方程式
y(k)　 = H x(k) + v(k)　…　観測方程式

x ← 位置と速度の行列
y ← 位置
F ← xから現在の予想の位置を出す行列。「速度*時間+前の位置」とか
H ← xから位置だけを取り出す行列
w ← センサーのノイズ
v ← 精度による誤差

位置情報を与えて、位置と速度に分けたいの？

元々の話は、速度を与えて現在の位置を知りたかったんじゃないの？

>>641
そうです。速度を与えていって現在の位置を知りたいってやつです。

Wikipedia真似てやってみたら>>640みたいな感じかなと思ったけど違うのね

x(k+1) = F x(k) + w(k)　じゃなくて
x(k+1) = F x(k) + B u(k+1) + w(k)の入力を入れる式にするべき？

>>640みたいな感じでどれがどれに対応しているか教えてください。
あと、雑音も部分も

「速度のみがわかる」んだから観測変数（センサ値）yを速度としている439が正解でしょ。
「位置を求める」問題だけど、「速度」の観測値の時系列から真の「速度」の時系列をカルマンフィルタで推定して、位置の期待値は積分で求めればいい。

439 → 639だった

>>634
ありがとうございます。
カルマンフィルタで速度のみを求めて、他で積分して位置を求めてるんですね。
>>639で位置まで求めてる思い込んでておかしくなってた

６４３みたいにするなら

F=G=H=1
とし、Qにxの分散、Rは速度の可変分散を入れればOK。
但しRは、何倍かしたほうが、ゆるくなって使い易いかもね。

SVモデルなんかを、ゆるめずに使うと逆に良すぎちゃって
ノイズが全然とれてないみたいに見えるのかも。

沈下すって美味しいよね。

おんどれは、>>633の知能ゼロ男か？

ひさしぶりに見に来たが、農協野郎や、農協にも行けそうもなさげな、
無知能君も、ナリをひそめたようやの。

農協カルマン自体が自体が時代錯誤な上に、更にこんな農協型も
ろくに解らん連中しかいない、ゴミ溜めで議論しなくて宜しい。

まぁ片山本の朗読会にでもするのなら、知らんがね。

システムノイズって外乱で、例えばある法則に則って変動する数値xがあったとして、
このxに対する入力のこと。でいい？
カルマンフィルタで求めるのはxに外乱wを足した数値x+wの推定値ってことであってますか？

＞カルマンフィルタで求めるのはxに外乱wを足した数値x+wの推定値ってことであってますか？

無知能君の勧める片山本でも読めば載ってるのかもしらんよ？

>>650

カルマンフィルタは観測変数yから状態変数xを推定します。
観測変数yに含まれる観測ノイズを除去するだけでなく、
状態変数xの遷移に対する外乱w（システムノイズ）も取り除こうとします。

>>652
>>651はそれすらわからんってさ。片山以前にパラメトリック推定の意味がわかってないからさ。


>>649=651

こいつ、ここでばかを暴露されてよっぽどくやしいんだろうな www
ま、浅はかな知識しかないんだからしゃーないってお前が無能なんだからさ。

状態空間表現こそが重要なのであって、
解法にはカルマンフィルタの解釈もあれば、
粒子フィルタもあることを馬鹿は理解できない

もひとついうと、厳密解じゃなくて、
あくまでも、工学的手法っていうことを>>651あたりは皆目わかってないんだな

Rというソフトで、使ってカルマンフィルタをやってみますが
関数が何を出力しているか分かりますか？

y<-c(3,2,4,1,4,5,2,4,5,3,5,7,2,1,7,5,3,9,5,7,3,9,6,10,2,6,4,8,4,12,3,8,15)
↑サンプル時系列データ
ARIMA<-arima(y,order=c(3,0,3))
↑ARIMAモデルをあてはめる
KalmanRun(y,mod=ARIMA$model)
↑yは時系列データ、mod=ARIMA$modelはARIMAの状態空間表現の各成分

出力は以下のとおりです。（但し、データ数が33あるので一部省略してあります）
$values
Lik s2
1.168150 10.342891

$resid
[1] 4.2260469 -0.1751532 -0.6172704 -2.4523018 0.6892537 2.9133045
[7] 0.5149948 0.9944388 2.1437182 0.7234000 1.8325069 4.0482390
（１３〜３３略）
$states
　　[,1]　　[,2]　　　[,3]　　　　　[,4]
[1,] 3 　0.41446087　 3.0006547 　-0.246437800
[2,] 2 　3.44347550 　0.3923659 　0.010213888
[3,] 4 　1.10471202　 0.2842401 　0.035995520
（４〜３３は略）

VALUEのLIKは尤度でRIGIDは残差でしょう。
しかしSTATEの出力が分かりません。
１列目は元の時系列データですがその２〜４列目の出力が何を意味しているの
でしょう。予測値ならば事前推定値なのか、事後推定なのか。そもそも予測値ならばなんで
１つのデータに対して３つも出てくるのか分かりません。
優しい方教えてください。

あああ

Ｘ（ｎ）＝αＸ（ｎ−１）＋ｕ
で表わされるAR（１）モデルの係数αをカルマンフィルタで逐次推定する問題を考えます。
状態空間表現として
α（ｎ）＝α（ｎ−１）＋ｗ
Ｘ（ｎ）＝Ｈ（ｎ）α（ｎ）＋ｕ
Ｈ（ｎ）＝Ｘ（ｎ−１）
としてはいけないですよね。
観測行列Ｈ（ｎ）＝Ｘ（ｎ−１）はスカラーで、
時変ではありますが、ｎの時点では既知の定数になると思うので
問題ないと思うのですが。
「システムサイエンスシリーズ　カルマンフィルター」のＰ１８６〜１９２
のＡＲＭＡモデルの係数推定問題で、ＭＡを除いても上記の式にならないので
間違っているのだと思うのです。。。

Ｚ会

システム雑音と観測雑音の共分散行列についてなんですが、

現在、状態行列xが1×9、観測行列yが1×4で
状態行列xの8,9行目、観測行列yの全てに雑音が加わるとして

システム雑音が
1×9の行列の8,9行目にxの誤差、1〜7行目に0を設定しこれをwとすると
共分散行列Rには、期待値は0なのでw*(wの転置)の9×9の行列

観測雑音が
1×4の行列の全てにyの誤差を設定しこれをvとすると
共分散行列Qには、v*(vの転置)の4×4の行列

としてやってみようとしているんですが、カルマンゲインの計算中すぐ逆行列が
求められなくなってしまい計算できなくなってしまいます。
何か設定方法が間違っているんでしょうか？

システム雑音の共分散行列が(8,8)から(9,9)までしか値入ってないでしょ。
こういう行列には逆行列は存在しません。
逆行列の代わりに、値が入っている(8,8)から(9,9)までの部分行列の逆行列を、
(8,8)から(9,9)に持つ行列を用いればよさそうです。
（携帯からなのでちゃんと確認してないです。）

>>661
Wikipediaに書いてある所でいうと
更新の（残差（あるいは innovation）の共分散）の
S = H*P*Ht+R
そして次のカルマンゲインを求める式を計算する際に
K=P*Ht*S(inv)

のSの逆行列がちゃんと出ないのです。
Ht…行列Hの転置、S(inv)…行列Sの逆行列
行列Sには全てに値が入っています。

元の行列と求めた逆行列を掛けて、単位行列になっているか確認したところ
最初はちゃんと逆行列を求めれているようなのですが、回を重ねるごとに
どんどん単位行列から離れていき、4,5回カルマンフィルタを回すと一気に
値が跳ね上がりとんでも無い数値になってしまいます。何故でしょうか？
やっぱり雑音部分がおかしい？

遅くなってすいません。
あと間違ったこと言ってました、すいません。

Wikipediaで言うとRは観測誤差の共分散ですよね？
これがフルランクならSの逆行列は安定して得られるはずですよね。
とりあえずでよければSの逆行列を求める際に、対角成分に微小値を足せば、安定して回せます。

S = H*P*Ht+R+εI
（εは微小値、Iは単位行列）

>>663
ほうほう親切にありがとうございます。今度試してみます

対角成分に微小値を足す意味ですが、
たとえばaの逆数を求めるときに、aの絶対値がものすごく小さくなると、
逆数1/aはとんでもなく大きくなっちゃうのに対して、
1/(a+ε)はaの絶対値が大きければ（|a|>>ε）ほぼ1/aになり、
小さければ（|a|<<ε）ほぼ1/εになります。

逆行列計算の場合は微小な固有値を同様に丸めることに相当します。

根本的な解決にはなっていない気がしますが、お役に立てば幸いです。

カルマンフィルタにより一方方向の速度センサと位置センサの組み合わせをしたいと
思っているのですが、単純に観測行列やシステム雑音,観測雑音の共分散行列などの行列の
の項を増やし速度センサと位置センサの値を入れるだけでいいのでしょうか？
単一のみですと上手くできたのですが、上記の方法にて二つのセンサを組み合わせようと
すると発散してしまいます。何か気を付ける点などありますか？

ttp://www23.atwiki.jp/yahirohumpty/pages/9.html
このRとQってどのような形にすればよいのでしょうか？

共分散行列でググった結果
Eはeの各行の誤差ベクトルの行列、Dはdの各行の誤差ベクトルの行列として
R=E*E^t , Q=D*D^t
かと思いやってみたのですが、2周目からの 3,K=ΣC^t(CΣC^t+Q)^-1
の (CΣC^t+Q)^-1 の行列の値が全て同じになってしまい逆行列求められなくなります。

もしかしてQとRは対角成分以外は0ですか？
それでならどうにかいけているような気がする。ただR,Qの値変えても変化が無い

Unscentedカルマンフィルタを実装したいんだけど
誤差の共分散行列が発散してしまうんだが、
実装している人は重み付けのパラメータってどうしてる？

ちなみにロボットの（x,y,z,yaw,roll,picth）を推定したい場合ね。

たまに覗いているが、なんとも話題が無いのうと、思ってたとこ。

>実装している人は重み付けのパラメータってどうしてる？

まず、他のカルマンでは問題が無いかどうか。

無香料だけが発散しやすいと言うのは実際問題聞いたことが無い。