একটি EKF ভিজ্যুয়ালাইজিং এবং ডিবাগিং


22

আমি বর্তমানে একটি ই কেএফ (বর্ধিত কালম্যান ফিল্টার) ডিবাগ করছি এবং টিউন করছি। টাস্কটি ধ্রুপদী মোবাইল রোবট পোজ ট্র্যাকিং যেখানে ল্যান্ডমার্কগুলি এআর চিহ্নিতকারী।

কখনও কখনও আমি অবাক হই যে কিছু পরিমাপ অনুমানকে কীভাবে প্রভাবিত করে। আমি যখন জড়িত নম্বর এবং ম্যাট্রিকগুলি লক্ষ্য করি এবং গণনা করি, তখন আপডেট পদক্ষেপটি কীভাবে কার্যকর হয়েছিল, কী এবং কেন ঘটেছে ঠিক তা নিয়ে আমি কাজ করতে পারি তবে এটি খুব ক্লান্তিকর।

তাই আমি ভাবছি যে কেউ যদি কোনও কৌশল, কৌশল বা চতুর দৃষ্টিভঙ্গি ব্যবহার করছে যা EKF আপডেট ধাপে কী ঘটছে তার আরও ভাল অনুভূতি পেতে?

আপডেট # 1 (আরও সুনির্দিষ্ট হবে এবং আমার মনে যা আছে তা প্রথম সীমাবদ্ধতা দেখায়)

আমি যা খুঁজছি, তা হল একটি হালকা পদক্ষেপটি এমনভাবে দৃশ্যধারণের উপায় যা আমাকে পরিমাপের প্রতিটি উপাদানকে রাষ্ট্রের প্রতিটি উপাদানকে কীভাবে প্রভাবিত করে তা অনুভব করে।

আমার প্রথম ধারণাটি হল পরিমাপের প্লট করা এবং এটি কে ম্যাট্রিক্স থেকে নেওয়া কিছু ভেক্টরগুলির সাথে একত্রে পূর্বাভাস। কে থেকে ভেক্টররা প্রতিনিধিত্ব করেন যে কীভাবে উদ্ভাবন ভেক্টর (পরিমাপ - পরিমাপের পূর্বাভাস, প্লট করা হয়নি) রাজ্যের প্রতিটি উপাদানকে প্রভাবিত করবে।

বর্তমানে আমি একটি EKF এর সাথে কাজ করছি যেখানে রাজ্যটি 2D পোজ (x, y, কোণ) এবং পরিমাপগুলি 2D ভঙ্গিতেও রয়েছে।

আপডেট পদক্ষেপের প্লট

সংযুক্ত চিত্রটিতে (সম্পূর্ণ রেজোলিউশনে এটি নতুন পৃষ্ঠা / ট্যাবে খুলুন), (স্কেলড) ভেক্টর কে (1,1: 2) (3x3 ম্যাট্রিক্স থেকে সাবম্যাট্রিক্স নেওয়ার জন্য ম্যাটল্যাব সিনট্যাক্স) কীভাবে প্রথম ধারণা দেবে EKF রাষ্ট্রের উপাদানটি বর্তমান উদ্ভাবন ভেক্টর, কে (২,১: ২) এর সাথে পরিবর্তিত হবে কীভাবে EKF এর দ্বিতীয় উপাদানটি পরিবর্তিত হবে ইত্যাদি। উদাহরণস্বরূপ, উদ্ভাবন ভেক্টরের তুলনামূলকভাবে বড় এক্স উপাদান রয়েছে এবং এটি এর সাথে সংযুক্ত করা হয়েছে ভেক্টর কে (2,1: 2) - রাজ্যের দ্বিতীয় উপাদান (y স্থানাঙ্ক) সর্বাধিক পরিবর্তন করবে।

এই চক্রান্তের একটি সমস্যা হ'ল এটি উদ্ভাবন ভেক্টরের তৃতীয় উপাদান (কোণ) কীভাবে রাষ্ট্রকে প্রভাবিত করে তা অনুভূতি দেয় না। রাজ্যের প্রথম উপাদানটি কিছুটা বাড়িয়ে দেয়, কে (1: 1: 2) এর বিপরীতে - উদ্ভাবনের তৃতীয় উপাদানটি এর কারণ হয়ে দাঁড়ায়, তবে বর্তমানে আমি এটি কল্পনা করতে পারি না।

প্রথম উন্নতি হ'ল উদ্ভাবনের তৃতীয় উপাদানটি কীভাবে রাষ্ট্রকে প্রভাবিত করে তা কল্পনা করা। তারপরে কে ম্যাট্রিক্স কীভাবে তৈরি করা হয় তা অনুভব করার জন্য সমবায় ডেটা যুক্ত করা ভাল হবে।

আপডেট # 2 এখন প্লটের রাজ্য-স্পেসে ভেক্টর রয়েছে যা দেখায় যে পরিমাপের প্রতিটি উপাদান কীভাবে অবস্থান পরিবর্তন করে। এই চক্রান্ত থেকে, আমি দেখতে পাচ্ছি যে পরিমাপের তৃতীয় উপাদানটি রাষ্ট্রকে সবচেয়ে বেশি পরিবর্তন করে।

রাষ্ট্র-স্পেসে পরিমাপের প্রতিটি উপাদানগুলির সাথে সম্পর্কিত ভেক্টর যুক্ত করা হয়েছে


আপনি গাজেবো ডেটাতে ইকেএফ অনুকরণ করার চেষ্টা করতে পারেন।
নরেশ

ইয়ান আপডেটের জন্য ধন্যবাদ এবং দুঃখিত এটি আমাকে লক্ষ্য করতে এত দীর্ঘ সময় নিয়েছে। * 8 ')
মার্ক বুথ

উত্তর:


4

পরিমাপের প্রভাবটি (আমার জন্য) কল্পনা করার একটি খুব তথ্যমূলক উপায় হ'ল প্রতিটি পরিমাপের আগে এবং পরে রোবটের অবস্থা (মানে, কোভারিয়েন্স উপবৃত্ত সহ) প্লট করা। তারপরে, পরিমাপের পৃথক উপাদানগুলি (ভারবহন, এআর চিহ্নিতকারীগুলির জন্য পরিসর) নিন এবং এটির জন্য অনুভূতি পেতে আলাদাভাবে প্রয়োগ করুন।

এটা করতে:

উপবৃত্তের চক্রান্ত করার জন্য আমি এই ফাংশনগুলির এক বা একাধিক ব্যবহার করি । ধ্রুবকগুলি , সন্ধান করার জন্য নোট করুন যে সেগুলি সমবায় ম্যাট্রিক্সের ইগেনভ্যালুগুলির বর্গমূল। তারপর কোণ নমুনা উপর এবং হাইপোথিসিস থেকে পরিসীমা খুঁজে। সংযুক্ত সমীকরণ ব্যবহার করে। আমি বিশেষত এই সমীকরণটি ব্যবহার করার পরামর্শ দিচ্ছি :θ [ , π ]a,bθ[0,2π]

R(θ)=একটিকোসাইন্2θ+ +একটিপাপ2θ

পূর্ববর্তী অনুমান, পরিমাপক রাষ্ট্র এবং উত্তরকালের হাইপোথিসিসের সম্প্রদায়ের উপর নজর রাখা সাধারণত কোনও EKF এর সমীকরণগুলি সঠিকভাবে প্রয়োগ করা হচ্ছে কিনা তা সন্ধান করার জন্য যথেষ্ট।

শুভকামনা, এবং আপনার প্রশ্ন খুব ঘন ঘন আপডেট করবেন না। পরিবর্তে, নতুন প্রশ্ন নিয়ে ফিরে আসুন।


0

প্রায়শই যে কিছু করা হয় তা হ'ল সময়ের সাথে সাথে রাষ্ট্রের ভেরিয়েবলগুলি তাদের 3-সিগমা অন্তরগুলি প্লট করা। এই ব্যবধানটি সঙ্কুচিত হয় এমন পয়েন্টগুলি আপডেটগুলি যেখানে আপনি সম্ভবত জড়িত পরিমাপের উত্সটি বর্নিত করতে পারেন।

বাস্তবায়নের ত্রুটিগুলি ছাড়াও যা যাচাই করা উচিত (কেবলমাত্র ভুল সমীকরণ নয়, তবে সংখ্যাগতভাবে অস্থির সমীকরণগুলিও), আপডেটগুলির প্রভাব কেবল "প্রত্যাশিত" এবং "পরিমাপকৃত" এবং তাদের সম্পর্কিত অনিশ্চয়তার মধ্যে পার্থক্য দ্বারা প্রভাবিত হয়। সুতরাং আপনি প্রথম প্লটের সময়ের অগ্রগতির ক্ষেত্রে এই ভারসাম্যটি কল্পনা করার কোনও উপায় বের করতে আগ্রহী হতে পারেন।

আমাদের সাইট ব্যবহার করে, আপনি স্বীকার করেছেন যে আপনি আমাদের কুকি নীতি এবং গোপনীয়তা নীতিটি পড়েছেন এবং বুঝতে পেরেছেন ।
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.