2014 dxdy logo

Научный форум dxdy

Математика, Физика, Computer Science, Machine Learning, LaTeX, Механика и Техника, Химия,
Биология и Медицина, Экономика и Финансовая Математика, Гуманитарные науки


Правила форума


Посмотреть правила форума



Начать новую тему Ответить на тему
 
 Наблюдаемость нелинейной системы. Фильтр Калмана.
Сообщение15.06.2016, 22:14 


02/04/09
40
Всем привет. Имеется такая задачка.
Изображение
Неподвижная точка О является началом координат. Точка P(x,y) подвижна, y = const, т.е. точка Р может двигаться параллельно оси Ох.
В точке Р расположена фотокамера, центр оси которой направлен под углом а к оси Ох
Состояние системы описано так:
$
\[
\left\{ \begin{array}{l}
 X_{k + 1}  = X_k  + V_k  \\ 
 V_{k + 1}  = V_k  + u_1_k  \\ 
 a_{k + 1}  = a_k  + u_2_k  \\ 
 \end{array} \right.
\]$
Где X - координата точки Р, V - её скорость вдоль оси Ох, а - угол направления оси камеры.
$\[
u_{1k} ,u_{2k} 
\]
$ - управления.

Для измерения доступен тангенс угла визирования точки О (угол $\[
\beta 
\]$ на рисунке), т.е.:

\[
z_k  = \frac{{X_k \sin a_k  - y\cos a_k }}{{X_k \cos a_k  + y\sin a_k }}
\]

Вопрос: можно ли по этому измерению оценивать вектор состояний? По одному измерению очевидно нельзя, но может в динамике...

Сделал Расширенный фильтр Калмана (линеаризую измерение на каждой итерации), но он что-то не работает, ошибка растёт. Искать ошибки в коде фильтра - глаза разбегаются. Вот и подумал, может невозможно это решить. Если невозможно, то как можно модифицировать систему, чтобы стало возможно? К примеру, ускорения добавить...

 Профиль  
                  
 
 Re: Наблюдаемость нелинейной системы. Фильтр Калмана.
Сообщение15.06.2016, 22:37 
Заслуженный участник


05/08/14
1564
Лесной Дух в сообщении #1131882 писал(а):
можно ли по этому измерению оценивать вектор состояний

С одним измерением - это не система состояния. Измерений должно быть столько же сколько значений у индекса $k$, и подозреваю, что $u_1$ и $u_2$ должны быть с этим индексом. Да и динамика системы нестационарна - случайное блуждание - дисперсии должны расти.

 Профиль  
                  
 
 Re: Наблюдаемость нелинейной системы. Фильтр Калмана.
Сообщение15.06.2016, 22:52 


02/04/09
40
Цитата:
С одним измерением - это не система состояния. Измерений должно быть столько же сколько значений у индекса $k$


мне казалось, что k - это как бы дискретное время. Индексы под $\[
u
\]
$ поправил

 Профиль  
                  
 
 Re: Наблюдаемость нелинейной системы. Фильтр Калмана.
Сообщение15.06.2016, 22:59 
Заслуженный участник


05/08/14
1564
В уравнение измерения должны входить переменные состояния. У вас не понятно что, или $x=X_k$, $\alpha=a_k$, $y=V_k$?

 Профиль  
                  
 
 Re: Наблюдаемость нелинейной системы. Фильтр Калмана.
Сообщение15.06.2016, 23:04 


02/04/09
40
Цитата:
Да и динамика системы нестационарна - случайное блуждание - дисперсии должны расти.

тут не совсем понял, по моему представлению, это должно работать так: получили измерение, оценили состояние, сгенерировали управление, получили измерение,.... и тд

-- Чт июн 16, 2016 00:06:01 --

Цитата:
или $x=X_k$, $\alpha=a_k$, $y=V_k$?


поправил в первом посте, скорость в формулу измерения не входит, у = const

 Профиль  
                  
 
 Re: Наблюдаемость нелинейной системы. Фильтр Калмана.
Сообщение15.06.2016, 23:14 
Заслуженный участник


05/08/14
1564
Лесной Дух в сообщении #1131899 писал(а):
тут не совсем понял, по моему представлению, это должно работать так: получили измерение, оценили состояние,

Оценить также надо матрицу ковариации, $X_k$ и $a_k$ - случайные блуждания, значит их дисперсия растет пропорционально времени. Или $u$ у вас это управление, а не шум? Тогда, как строится управление?

 Профиль  
                  
 
 Re: Наблюдаемость нелинейной системы. Фильтр Калмана.
Сообщение15.06.2016, 23:18 


02/04/09
40
dsge в сообщении #1131900 писал(а):
Лесной Дух в сообщении #1131899 писал(а):
тут не совсем понял, по моему представлению, это должно работать так: получили измерение, оценили состояние,

Оценить также надо матрицу ковариации, $X_k$ и $a_k$ - случайные блуждания, значит их дисперсия растет пропорционально времени.

Матрицу ковариации - ага, тоже надо оценить, в фильтре оценивается. а как сделать, чтобы не росла дисперсия?

-- Чт июн 16, 2016 00:23:25 --

Вот если из наивных соображений мыслить, вроде как в динамике можно оценить, насколько быстро передвигается точка О в поле зрения - это даст дальность до неё, а потом соответственно и всё остальное. Как это в рамках теории фильтрации облачить в более формальный вид?

 Профиль  
                  
 
 Re: Наблюдаемость нелинейной системы. Фильтр Калмана.
Сообщение15.06.2016, 23:23 
Заслуженный участник


05/08/14
1564
Лесной Дух в сообщении #1131901 писал(а):
а как сделать, чтобы не росла дисперсия?

Если бы перед $X_k$ и $a_k$ в уравнениях состояния стояли коэффициенты меньше единицы по модулю, тогда точно дисперсия бы не росла. Или управление сделать таким, чтобы получить такие коэффициенты перед переменными состояния.

 Профиль  
                  
 
 Re: Наблюдаемость нелинейной системы. Фильтр Калмана.
Сообщение15.06.2016, 23:45 


02/04/09
40
Цитата:
Если бы перед $X_k$ и $a_k$ в уравнениях состояния стояли коэффициенты меньше единицы по модулю


ну это ж получается, что Х постепенно к нулю приедет, странно как-то. А управление на ходу генерировать разве нельзя? т.е. получил измерение и тут же по ситуации создал управление, которое на следующий шаг пойдёт

 Профиль  
                  
 
 Re: Наблюдаемость нелинейной системы. Фильтр Калмана.
Сообщение15.06.2016, 23:51 
Заслуженный участник


05/08/14
1564
Лесной Дух в сообщении #1131907 писал(а):
А управление на ходу генерировать разве нельзя?

Можно, но чтобы в итоге система состояний оказалась устойчивой. А шумов у вас вообще нет? Тогда зачем нужен фильтр Калмана?

 Профиль  
                  
 
 Re: Наблюдаемость нелинейной системы. Фильтр Калмана.
Сообщение16.06.2016, 00:08 


02/04/09
40
Шумы планируются конечно же.. Да, предполагается, что управление не будет будет уводить систему куда-то далеко. Спасибо. Жаль, пока мне только понятно, что ничего не понятно. Вот ещё раз:
Цитата:
если из наивных соображений мыслить, вроде как в динамике можно оценить, насколько быстро передвигается точка О в поле зрения - это даст дальность до неё, а потом соответственно и всё остальное вычислится. Как это в рамках теории фильтрации облачить в более формальный вид?



Хм, подумалось, а что если мерять ещё скорость изменения Z ?

 Профиль  
                  
Показать сообщения за:  Поле сортировки  
Начать новую тему Ответить на тему  [ Сообщений: 11 ] 

Модераторы: Модераторы Математики, Супермодераторы



Кто сейчас на конференции

Сейчас этот форум просматривают: Geen, Kira01


Вы не можете начинать темы
Вы не можете отвечать на сообщения
Вы не можете редактировать свои сообщения
Вы не можете удалять свои сообщения
Вы не можете добавлять вложения

Найти:
Powered by phpBB © 2000, 2002, 2005, 2007 phpBB Group