カルマンフィルターは、間接的で不確実な測定値からシステムの状態を推定するアルゴリズムです。カルマンフィルターは、ナビゲーションと追跡、制御システム、信号処理、コンピューター ビジョン、計量経済学などのアプリケーションに広く使用されています。
MATLAB®、Simulink®、Control System Toolbox™ を使用して、線形定常状態および時変、拡張、アンセンテッド カルマン フィルターのアルゴリズム、または粒子フィルター アルゴリズムを設計およびシミュレートすることができます。この例とコード一式をダウンロードして、以下の詳細をご確認ください。
- カルマンフィルター処理: MATLAB での定常状態および時変カルマンフィルターの設計およびシミュレーション
- 時変カルマンフィルターを使用した状態の推定: Simulink でのナビゲーションおよび追跡システムの設計
- 複数のマルチレートセンサーによる非線形システムの状態の推定: 異なるサンプルレートで動作する GPS センサーとレーダーセンサーによるオブジェクトの位置と速度の推定
- アンセンテッド カルマン フィルターと粒子フィルターを使用した非線形状態の推定: ノイズのある測定値からのファンデルポール振動子の非線形状態の推定
- 劣化するバッテリーシステムの非線形状態の推定: リチウムバッテリーの非線形状態を推定するためのアンセンテッドおよびイベントベースのカルマンフィルター設計
- 操縦ターゲットの追跡: 単一の運動モデルと複数の運動モデルを使用した追跡フィルターの設計
