등속도 칼만 필터 (Constant Velocity Kalman Filter)

앞서 칼만 필터의 기본적인 개념을 확인하였다. 이번 글에서는 등속도 기반 칼만 필터를 사용하여, 모바일 로봇의 위치를 추정하는 예제를 다루려고 한다.

파이썬으로 작성한 코드이고, 우선 라이브러리를 먼저 설치해라. pip install pygame numpy 등속도 기반 칼만 필터 클래스는 초기화, 예측, 업데이트로 구성된다. 2차원 공간에서 등속도 모델의 상태 벡터는 x 위치, y 위치, x 속도, y 속도이다. 관측치의 경우 모바일 로봇의 실제 위치에 공분산 행렬 R을 따르는 노이즈를 추가하여 생성하고, 칼만 필터 업데이트 단계에 입력으로 사용된다. class CVKalmanFilter: def __init__(self, dt, Q, R): """ 상태: x = [px, py, vx, vy]^T 등속도 모델(입력 없음) -> x_{k+1} = A x_k 관측: z = [px, py]^T """ self.dt = dt self.Q = Q self.R = R # 상태 추정값 초기화 s...

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등속도 칼만 필터 (Constant Velocity Kalman Filter) - 4 (위치 추정 예제 코드)

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