Bộ lọc Kalman được nhắc đến nhiều trong những năm gần đây. Nó được dùng rất nhiều trong bài toán bám sát đối tượng di động trong xử lý ảnh. Lý thuyết của bộ lọc này khá phức tạp, mong các cao thủ về nghành này cho dân ngoại đạo em được sáng tỏ tầm mắt.
Thông báo
Collapse
No announcement yet.
Kalman Filter, bộ lọc dự đoán!
Collapse
X
-
Để nói hết về Kalman filter chắc cần thời gian dài (cả khóa học). Theo kinh nghiệm của tôi thì chỉ cần nắm được một vài ý tưởng thường tình là các pác có thể làm được 1 cái gần như vậy rồi:
1. Một hệ diễn biến theo thời gian thì cần biết trạng thái hiện giờ (state) và khả năng biến thiên của state sắp tới. Tôi gọi nôm na là vị trí (state) và vận tốc (các hệ tuyến tính khác cũng tương tự thôi).
2. Biết vị trí thì có thể ước đoán vận tốc. Biết vận tốc thì chưa chắc đã biết được vị trí.
3. Vì là biết vị trí thì có thể ước đoán được vận tốc nên từ đó suy ra có thể ước đoán tiếp được vị trí tiếp theo. Vị trí ước đoán này sẽ "không xa lắm" so với vị trí thật nếu như gia tốc có thống kê gần nhiễu trắng (white noise), hay nói cách khác vận tốc thực không khác mấy vận tốc ước đoán.
Bài toán tracking thực chất là bài toán ước đoán vị trí (trạng thái) tương lai sao cho sai số so với vị trí thực nhỏ. Như vậy, các bước kể trên đã phần nào đáp ứng yêu cầu.
Kinh nghiệm thực tế thì tôi thấy các phương trình toán học của Kalman filter rất phức tạp mà vẫn có nhiều phần vẫn phải tự đoán lấy. Kết quả không khác xa lắm so với các bước suy diễn bình thường kể trên. Bác nào có cách tiếp cận hay hơn xin cho ý kiến!
-
Không khó lắm đâu,
Bạn tìm cuốn sách Introduction to Random Signals and Applied Kalman Filtering của Brown and Hwang để xem.
Cuốn sách này tổng hợp hầu hết các vấn đề về Kalman.
Trong Kalman, chú ý đến một số điểm như sau:
1) Vòng lặp Kalman, đơn giản cái này không có gì để bàn
2) Khi không dự đoán được Q, R, thì dùng suboptimale
3) Khi có nhiều biến mà thời gian sampling không cùng nhau
4) Continuous Kalman, dùng để giải bài toán lý thuyết, và rất nhiều cái hay từ continuous
5) Indirect Kalman (khi không thể xác định được dạng nhiễu của một biến trạng thái nào đó) cái này dùng nhiều và tốt hơn Direct Kalman, vì thực tế là mình không biết được dạng nhiễu.
6) Adaptive Kalman, dùng khi mà chúng ta không đánh giá được cảm biến nào là tốt
... Nhiều thứ khác nữa.
Tôi đang muốn làm một đề tài nhỏ đưa vào sản phẩm của picvietnam, cần người làm, nếu ai có thời gian và khả năng nghiên cứu, liên hệ với tôi qua email bên dưới.
Chúc vuiFalleaf
Công ty TNHH Thương mại và Giao nhận R&P
58/57 Nguyễn Minh Hoàng - Phường 12 - Quận Tân Bình - TP.HCM
mail@falleaf.net - VP: (04) 36408561 - (08) 38119870
Comment
-
Không có, nhưng có nhiều tài liệu liên quan đến Kalman. Con scooter bên picvietnam cũng dùng Kalman với gyro và acc mà ra...Nguyên văn bởi qmkF có bản pdf của sách này không?

Chúc vui.Falleaf
Công ty TNHH Thương mại và Giao nhận R&P
58/57 Nguyễn Minh Hoàng - Phường 12 - Quận Tân Bình - TP.HCM
mail@falleaf.net - VP: (04) 36408561 - (08) 38119870
Comment
-
à, quên thông báo nữa, đang viết cái tut về Kalman bên picvietnam, ai quan tam thì qua đó thảo luận nhé.
http://picvietnam.com/showthread.php?p=1474#post1474
chúc vui.Falleaf
Công ty TNHH Thương mại và Giao nhận R&P
58/57 Nguyễn Minh Hoàng - Phường 12 - Quận Tân Bình - TP.HCM
mail@falleaf.net - VP: (04) 36408561 - (08) 38119870
Comment
-
Inertial Measurement Unit+GPS+Kalman Filter+more sensors
hi guys!
Có ai tính dùng bộ lọc Kalman để biết được vị trí ,vận tốc chính xác của 1 vật thể ,ví dụ như máy bay ,tên lửa chẳng hạn...thì chúng ta cùng thảo luận
Nếu kết hơp hệ thống IMU (inertial measurement unit ;bao gồm 3 cảm biến gyroscope và 3 cảm biến accelerometer đặt theo 3 trục x,y,z) và GPS qua bộ lọc Kalman thì có thể hoàn toàn làm được điều này
Chú ý là IMU chỉ cho độ chính xác về vị trí và vận tốc trong 1 khoảng thời gian ngắn (short term period accuracy) do sự trôi của cảm biến gyos còn GPS update vi trí và vận tốc khoảng 1s/1 lần (long term period accuracy)
Khi kết hợp IMU(short term period accuracy)+GPS(long term period accuracy)+Kalman Filter ta sẽ biết được vị trí và vận tốc tức thời 1 cách chính xác
Có thể ngoài GPS ra người ta còn kết hợp thêm cảm biến từ trường (3 axis magnetometers ) hoặc cảm biến độ cao (alignmeter).Hệ thống IMU thì lúc nào cũng phải có
Những cái này được ứng dụng nhiều trong hàng không,hàng hải,tàu ngầm,tên lửa ....
và đặc biệt trong hệ thống autopilot cho mày bay không người lái tự động.
Ví dụ mình sẽ lập trình sao cho máy bay ,bay theo lộ trình (waypoint) cài đặt sẵn
Mình viết bài này để những ai quan tâm đến autopilot cùng hưởng ứng,mình dư định sẽ làm cái này trong tương lai.
Các cảm biến trên mình có hết,chỉ chưa có GPS và 3 axis magnetometers thôi,IMU mình cũng đã làm rồi.À quên,điều quan trọng không kém, còn thiếu cái "đầu tiên" nữa.
Good luck!
Comment
-
Cuốn sách F đề cập, F đã gửi một bản copy về VN, nếu bạn nào muốn có liên hệ myfrienddang@yahoo.com. Nhưng mà Đăng khá bận, vì vậy chắc bạn phải chờ lâu và đăng ký một lần rồi đến nhà Đăng lấy chứ Đăng không có thời gian đâu.
Doãn Minh Đăng, sáng lập viên www.vn8x.com
Hiện vn8x đang tổ chức đại hội 8x, nếu bạn nào quan tâm có thể tham gia. Đây là diễn đàn của thế hệ 8x Việt Nam, hoạt động rất thành công về offline và đã nhiều lần lên báo chí. Tuy nhiên, dường như tiếng vang chưa đủ lớn và đang cần phải cải thiện tổ chức rất nhiều. (sẵn tiện branding giúp vn8x một chút). Dù sao các bạn thế hệ 8x cũng nên chú ý đến trang này nhiều hơn.
Chúc vuiFalleaf
Công ty TNHH Thương mại và Giao nhận R&P
58/57 Nguyễn Minh Hoàng - Phường 12 - Quận Tân Bình - TP.HCM
mail@falleaf.net - VP: (04) 36408561 - (08) 38119870
Comment
-
Theo mình hiếu Kalman có thể dùng để lọc nhiễu và dự đoán trạng thái tương lai (future state). Nhưng Kalman chỉ thường dùng để dự đoán one-step ahead state (nếu có thông tin đo đạc ở vị trí k, thì có thế predict được trạng thái ở k+1). Liệu Kalman có thể dùng để predict trạng thái (k+p) p>1 ? Nếu không thì có phương pháp nào khác để làm điều đó không?
Comment
-
Mình cũng là 1 thành viên bên vntelecom, hôm trước bên vntelecom có post 1 bài. Mình xin gửi linh qua các bạn tham khảo:
http://vntelecom.org/diendan/showthread.php?t=134
Comment
Bài viết mới nhất
Collapse
-
Trả lời cho cách làm led Hao Quang.có pro nào biết k nhỉ ???bởi StatusHello! I'm from Kazakhstan. Can anyone share the HEX file with me? The download link in post 50 doesn't work.
-
Channel: Vi điều khiển họ 8051
18-12-2025, 00:05 -
-
bởi mylinhattChào anh em cơ khí,
Trong quá trình tư vấn đầu tư thiết bị cho xưởng, mình gặp rất nhiều câu hỏi kiểu: “Nên mua máy phay CNC cũ để tiết kiệm, chọn máy mới phổ thông cho yên tâm, hay cố gắng lên máy chất lượng cao để làm hàng khó?”. Thực tế, đây không phải câu hỏi chỉ về...-
Channel: Máy công cụ
17-12-2025, 13:38 -
-
Trả lời cho Vấn đề về tốc độ quaybởi nguyendinhvanSử dụng động cơ servor, hoặc lắp thêm một cái encoder vào động cơ bước. Encoder sẽ kiểm soát động cơ có quay hoặc đứng im.
-
Channel: Điện tử truyền hình
14-12-2025, 19:50 -
-
bởi Andrea14Chào mọi người,
Tôi muốn mô phỏng sự thay đổi các mùa bằng cách từ từ nghiêng một quả địa cầu 16 inch bằng một động cơ bước nhỏ. Một động cơ bước khác sẽ quay quả địa cầu theo thời gian thực. Hệ thống truyền động...-
Channel: Điện tử truyền hình
12-12-2025, 12:42 -

Comment