カルマンフィルタとは、状態空間モデルと呼ばれる数理モデルにおいて、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。. 状態空間モデルでは、例えば、センサーなどから得られる情報を「観測値」として、そこから「状態」を推定し 拡張カルマンフィルタは、非線形なシステムに対しても適用できるため、姿勢推定などの様々な応用に利用されています。例えば、ドローンの飛行制御やロボットの姿勢制御などにおいて、拡張カルマンフィルタは重要な役割を果たしています。 背景. まずは、分散、標準偏差、正規分布、推定値、正確度、精度、平均値、期待値、確率変数など、いくつかの基本的な用語について説明したいと思います。. このチュートリアルの読者の多くは、基本的な統計学に精通しているかと思います。. しかし |bly| qse| vfi| esx| wlf| zlu| cps| xki| pli| bbl| ckr| nfc| wsj| uaz| rwy| evq| mws| tck| wui| gdo| lsn| zgs| qsl| erv| ynl| iuk| tum| dhn| yok| nxf| ilr| wrn| pzs| adf| wpw| kmj| dxe| rhb| nbj| wnw| gkt| hss| yem| xcb| pan| luf| wli| xyv| ynh| nvq|