カルマンフィルタの共分散とゲイン "コピー"

Question

カルマンフィルタのフィルタリングに最後に触れてから2年が経ちましたが、私は確信していますので、私はここで質問しています。

デザインは、宇宙で複数のボールを追跡するためのものです。彼らのシステムは、標準二次方程式x + v t + a t^2と定義されます。さて、各ボールがピッチングマシンから投げ出されたと仮定しましょう。ピッチングマシンは一定でなければならないが、私たちは確実にその前提を立てることはできない...これを念頭に置いて、私が持っている質問は：私たちが追跡している空間に2つのボールを10個のサンプリング間隔で区切っている。各ボールの初期位置、速度、および加速度が同じであると仮定すると、ボール2のフィルタゲインをボール1の値と実質的に「プライミング」することができますか？私。ボール2の推定誤差を最初から減らすために、ボール1のフィルタゲインと共分散行列を使用して、トランジェントを自然に分解させることはできますか？この目標は、より良い見積もりをより良く行うために、各ボールのカルマンフィルタを本質的に「訓練する」ことです。

Answer 1

理想的には、ピッチングマシンによって投げられたボールは、初期条件によって完全に決定されるパスをたどります。あなたが描いているように見えるのは、ボールの位置（ランダムなジャークモデルではなく、理想的な軌道の予測関数を使用する）と、ピッチングマシンのパラメータをモデリングする別の「メタ」フィルタを追跡するフィルタです。

フレームごとのトラッキングでは、時間の初期条件をモデル化したフィルタと理想からの誤差のオフセットモデルを更新します。各ピッチの結果は、機械に関するメタフィルタの「サンプル」の1つである初期条件の最終推定値となる。メタフィルタは、次のボール追跡フィルタの初期条件を提供する。

これをすべて1つのフィルタにまとめることができます（各ピッチのボールごとのコンポーネントをリセットします）が、実際のメリットはありません。