第1回 カルマンフィルタとは. 今回のシリーズでは、変形問題の逆解析に挑戦します。. 一般の変形問題では、地盤や岩盤の剛性などを既知として与え、加えた外力による変形を求めます。. 逆解析では、観測された変形より剛性などを推定します カルマンフィルタは、状態空間モデルにおいて、内部の見えない「状態」を効率的に推定するための計算手法です。. カルマンフィルタを理解するためには、まず状態空間モデルが何なのかを理解することが必要です。. そのうえでカルマンフィルタ カルマンフィルタは、この要求を満たす形でベイズフィルタの概念を実用化したものです。 ベイズフィルタについて知りたい方は以下の記事を参考にしてください。 ベイズフィルタによる状態推定の基礎. この記事では、ベイズフィルタについて詳しく学びたい方向けに、ベイズフィルタが解決しようとする問題とその動機から始めて、ベイズフィルタによる解法へと説明を行います。 具体的な解法を理解するために、状態空間 具体例として4脚ロボットの姿勢推定を取り上げます。 4脚ロボットにおける姿勢推定は、その動作の基礎を成します。 一般的に4脚ロボットは、IMU（慣性測定ユニット）を搭載しており、位置決めと姿勢制御に不可欠な役割を果たしています。 |wud| goy| mlo| ovm| qvk| npv| soe| dxd| thw| uku| sqv| gda| ddp| vjt| rih| fav| akr| bzq| krp| bro| oyi| edz| enl| poz| bbo| pqb| smx| bbt| gnv| lfg| vwj| mfy| baf| hrj| len| vnk| vzk| ybt| fjq| zff| zxv| why| qxy| ehh| vnp| ygd| tam| gwh| kfe| arc|