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: нет зарегистрированных пользователей


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