LSTM을 사용한 칼만 필터 오차 보상 - 2(학습 데이터 셋 구축)

[LSTM 칼만 필터 1] - 합성 경로 생성에서 생성한 합성 경로는 하나의 경로이다. LSTM 학습 데이터 셋을 구축하기 위해서는 여러 개의 경로를 생성하고, 시퀀스 길이에 맞춰 데이터 구조를 재설정 해야 한다.

Fig. 1 은 합성 경로를 생성하여, 시퀀스 길이에 맞춰 학습 데이터 셋을 만드는 과정을 나타낸 그림이다. Fig. 1 Process of generating training data.

입력 데이터, 시퀀스 길이, 슬라이딩 윈도우 스텝 사이즈 설정 우선 LSTM 입력 변수, 시퀀스 길이, 데이터의 중복 방지를 위한 슬라이딩 윈도우의 스텝 사이즈를 설정해야 한다. LSTM 입력 데이터로는, 칼만 필터의 상태 변수인 x 위치, y 위치, x 방향 속도, y 방향 속도와 x 위치 관측치, y 위치 관측치로 6개로 설정하였다.

Label 데이터는 LSTM이 예측했으면 하는 정답지라고 생각하면 좋다. 내가 설계하는 모델은 칼만 필터의 추정치의 오차를 예측하는 모델이기 때문에 La...

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LSTM을 사용한 칼만 필터 오차 보상 - 2(학습 데이터 셋 구축)

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