Kalman-Filterung der Spurerkennung: Unterschied zwischen den Versionen
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Die Anwendung des Kalman-Filters wurde im Verlauf der Lehrveranstaltung "Multisensorsysteme" erlernt. Der Kalman-Filter wird verwendet, um Parameter der verschiedensten Systeme zu schätzen. Er schätzt, basierend auf dem aktuellen und vergangenen Messwerten den Zustand des Systems und kann auf diese Weise Messungen eliminieren, die stark verrauscht sind. Der Filter setzt sich aus verschiedenen Parametern zusammen. Dazu gehört die Eingansgröße, Ausgangsgröße und das Systemmodell. | Die Anwendung des Kalman-Filters wurde im Verlauf der Lehrveranstaltung "Multisensorsysteme" erlernt. Der Kalman-Filter wird verwendet, um Parameter der verschiedensten Systeme zu schätzen. Er schätzt, basierend auf dem aktuellen und vergangenen Messwerten den Zustand des Systems und kann auf diese Weise Messungen eliminieren, die stark verrauscht sind. Der Filter setzt sich aus verschiedenen Parametern zusammen. Dazu gehört die Eingansgröße, Ausgangsgröße und das Systemmodell. | ||
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Für eine optimale Filterung muss das Systemmodell passend ausgerichtet werden. Im folgenden wird die Bestimmung der notwendigen Parameter aufgeschlüsselt. | |||
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Das Systemmodell A wird als n*n Matrix angelegt. Wobei n aus der Länge des Messvektors ermittelt wird. Der Messvektor setzt sich im Falle der Spurerkennung aus insgesamt 7 Werten zusammen: 1-3. Die drei Werte des Polynoms (a, b, c), 4-5. x und y des ersten gefundenen Schnittpunktes, 6-7. x und y des letzten gefundenen Schnittpunkts. Auf diesen sieben Parametern basierend kann nun die Systemmatrix aufgestellt werden. Da es zwischen den Werten keine Abhängigkeiten gibt kann hier ganz einfach eine 7*7 Einheitsmatrix gebildet werden. | |||
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Version vom 11. Januar 2023, 10:05 Uhr
Autoren: Jan Müller, Yannick Schmidt
Betreuer: Prof. Schneider
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Einleitung
Der folgende Artikel beschreibt die Anwendung eines Kalman-Filters zur Filterung der Spurerkennung des Carolo-Cup-Fahrzeugs der HSHL. Hintergrund ist, dass der bisherige Algorithmus zur Spurerkennung keine Filterung beinhaltet und entsprechende Ausreißer, wie in Abbildung 1. zu sehen, zur Folge hat. Ziel der Integrierung eines Kalman-Filters ist die Eliminierung des in Abb. 1 zu sehenden Zappelns.
Hintergund Kalman-Filter
Die Anwendung des Kalman-Filters wurde im Verlauf der Lehrveranstaltung "Multisensorsysteme" erlernt. Der Kalman-Filter wird verwendet, um Parameter der verschiedensten Systeme zu schätzen. Er schätzt, basierend auf dem aktuellen und vergangenen Messwerten den Zustand des Systems und kann auf diese Weise Messungen eliminieren, die stark verrauscht sind. Der Filter setzt sich aus verschiedenen Parametern zusammen. Dazu gehört die Eingansgröße, Ausgangsgröße und das Systemmodell.
Auslegung des Kalman-Filters
Für eine optimale Filterung muss das Systemmodell passend ausgerichtet werden. Im folgenden wird die Bestimmung der notwendigen Parameter aufgeschlüsselt.
Systemmodell A
Das Systemmodell A wird als n*n Matrix angelegt. Wobei n aus der Länge des Messvektors ermittelt wird. Der Messvektor setzt sich im Falle der Spurerkennung aus insgesamt 7 Werten zusammen: 1-3. Die drei Werte des Polynoms (a, b, c), 4-5. x und y des ersten gefundenen Schnittpunktes, 6-7. x und y des letzten gefundenen Schnittpunkts. Auf diesen sieben Parametern basierend kann nun die Systemmatrix aufgestellt werden. Da es zwischen den Werten keine Abhängigkeiten gibt kann hier ganz einfach eine 7*7 Einheitsmatrix gebildet werden.
Ausblick
Was kann/muss noch verbessert werden?