$$と表すことが出来ます。この行列式Jをヤコビ行列式またはヤコビアンと言います。この非線形関数fの入力ベクトルは[xt,yt,θt]、出力ベクトルは[xt+1,yt+1,θt+1]となります。$$であるため、ロボットの状態変数[x,y,θ]は含まれていません。$$と求めることが出来ます。ここで、センサ出力zの1番目の成分z(1)は距離lt、2番目の成分z(2)は角度βtを表しています。LMXとLMYはそれぞれマーカー位置のX軸成分とY軸成分を表しています。この時、非線形関数hの入力ベクトルは[xt,yt,θt]、出力ベクトルは[lt,βt]となります。$$と求めることが出来ます。まとめ今回は、実際に拡張カルマンフィルタを用いて移動ロボットの自己位置推定を行うために必要となる、非線形関数のヤコビ行列式(ヤコビアン)を算出する方法を紹介しました。次回は、算出したヤコビ行列を用いて拡張カルマンフィルタによる移動ロボットの自己位置推定をシミュレーション上にて実際に行いたいと思います。拡張カルマンフィルタって何?:カルマンフィルタでロボットの位置推定をしてみよう(5)自動運転車や移動ロボットなどの非線形動的システムの自己位置推定を行うために、拡張カルマンフィルタについて紹介します。記事を読む自動運転車を制御してみよう:実際に簡単な制御をしてみる車やロボットの自動運転を実現するために、車と目標軌跡との誤差から自動運転車を実際に制御する方法を紹介します。記事を読む拡張カルマンフィルタのシミュレーション結果:カルマンフィルタでロボットの位置推定をしてみよう(8)自動運転車や移動ロボットの非線形動的システムを制御するために重要となる現在位置を推定するために、拡張カルマンフィルタを用いた自己位置推定の方法を紹介します。実際にアルゴリズムを実装し、シミュレーションを用いて動作の確認をした結果も紹介します。記事を読むカルマンフィルタの基本式:カルマンフィルタでロボットの位置推定をしてみよう(2)入力や出力に雑音が含まれている線形動的システムについて、ロボットの自己位置推定を行うためにカルマンフィルタの基本的な式を紹介します。記事を読む自動運転車を制御してみよう:簡単な制御モデルを求める実際に車やロボットの自動運転を行うために、車の現在位置と目標軌跡との誤差からハンドルの角度を算出し、車を目標軌跡に近づける方法を紹介します。記事を読むシミュレーションで動作確認:カルマンフィルタでロボットの位置推定をしてみよう(4)自動運転車や移動ロボットの現在位置を推定するために、カルマンフィルタを用いた自己位置推定の方法を紹介します。実際にアルゴリズムを実装し、シミュレーションを用いて動作の確認も行います。記事を読むカルマンフィルタでロボットの位置推定をしてみよう!不正確な情報の中でもロボットの位置を正確に推定するために、カルマンフィルタを用いたロボットの自己位置推定の方法を紹介します。記事を読むカルマンフィルタでロボットの自己位置推定をするプログラムの紹介ロボットや自動運転車を制御する際に重要な、ロボットや車の正確な位置を得る方法である、カルマンフィルタを用いたロボットの位置推定を行うためのMATLABプログラムを紹介します。記事を読む自動運転車を制御してみよう:車の運動力学モデルを求める本シリーズは、実際に車やロボットの自動運転を行うために必要な制御工学の情報を紹介しています。本記事では、取り扱う車の自動制御に必要となる運動力学モデルを算出する方法を紹介します。記事を読むカルマンフィルタと線形動的システム:カルマンフィルタでロボットの位置推定をしてみよう(3)カルマンフィルタを用いたロボットの自己位置推定を行うために、取り扱う線形な動的システムについて説明します。コメントをキャンセルメールアドレスが公開されることはありません。