シンプルなモデルとイラストでカルマンフィルタを直観的に理解してみる - Qiita
はじめに カルマンフィルタは逐次ベイズフィルタの一種で，かつてのアポロ計画や，現代ではカーナビ等の身近な製品でも広く活用されています．モデルが線形である（あるいは線形に近似できる）ことや，ノイズがガウス分布に従うことを仮定する必要がありますが，その仮定が許容できるシステムでは実効性が高く，様々な場面で既に実用化されています． そんなカルマンフィルタの式や，その導出を初めてみた時，こんな風に感じました． 「なんか，よく分からんが，複雑そうだなぁ」 だって，こんなんですもの... 状態空間表現(動作モデル，観測モデル) \boldsymbol{x}_t = \boldsymbol{A} \boldsymbol{x}_{t-1} + \boldsymbol{B} \boldsymbol{u}_{t} + \boldsymbol{\epsilon}_t \\ \boldsymbol{z}_t =
Controller と HardwareInterface との間の処理の仕組み（1. ロボットモデルの定義と登録） - Qiita
Controller と HardwareInterface との間の処理の仕組み（1. ロボットモデルの定義と登録）ROS はじめに ROSをいじり始めて半年ぐらいのド素人が，Learning ROS for Robotics Programming - Second Editionという本で，Chapter 10: Manipulation with MoveIt!の章を勉強をしているときに，このメモを残そうと思い立ちました． 理由は，ros_controlのControllerとHardwareInterfaceが絡むあたりで激しく混乱したからです笑． 取り敢えずチュートリアルに沿って作業をすれば動かせるけど，どういうフローでメッセージのやりとりがされていのか，パッとコードを見てもイメージできなかったのです． そこで，ちょうどこの書籍でROSを勉強していたので，そこで扱われているロボ
1
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
処理を実行中です
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
