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← cs373_unit2_27_q_Kalman-Filter-Prediciton

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Showing Revision 1 created 09/04/2012 by almartinflorido.

  1. En el terreno del filtro de Kalman, vamos a construir un estimador de 2 dimensiones.
  2. 1 para la ubicación, y 1 para la velocidad denotado por dot x.
  3. La velocidad puede ser cero. Puede ser negativa, o puede ser positiva.
  4. Si inicialmente sé mi localización, pero no se mi velocidad,
  5. entonces lo represento con una gaussiana que se alarga alrededor de la ubicación correcta,
  6. pero muy, muy amplia en el espacio de velocidades.
  7. Ahora echemos un vistazo a la etapa de predicción.
  8. En la etapa de predicción, yo no sé cuál es mi velocidad,
  9. por lo que no puedo predecir la localización. Voy a suponerla.
  10. Pero milagrosamente, van a tener alguna correlación interesante.
  11. por un segundo, sólo debes elegir un punto de esta distribución por aquí.
  12. Déjame asumir que mi velocidad es 0.
  13. Por supuesto, en la práctica, no sé la velocidad,
  14. pero permítanme suponer por un momento que la velocidad es 0.
  15. ¿Dónde estaría mi posterior después de la predicción?
  16. Bueno, sabemos que empezamos en la posición 1.
  17. La velocidad es 0, por lo que mi situación probablemente estaría aquí.
  18. Ahora vamos a cambiar mi creencia de la velocidad y escoger una diferente.
  19. Digamos que la velocidad es 1.
  20. ¿Dónde estaría mi predicción un paso después a partir de la posición 1 y a velocidad 1?
  21. Te voy a dar tres opciones.
  22. aquí? aquí? o aquí?
  23. Por favor, elija la que tenga más sentido.