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predict

Predecir el estado del robot en el próximo paso

Sintaxis

[statePred,stateCov] = predict(pf)

[statePred,stateCov] = predict(pf,varargin)

Descripción

[statePred,stateCov] = predict(pf) calcula el estado del sistema previsto y su covarianza de incertidumbre asociada. predict utiliza la propiedad StateTransitionFcn del objeto stateEstimatorPF, pf, para desarrollar el estado de todas las partículas. Luego extrae la mejor estimación del estado y la covarianza en función de la configuración de la propiedad StateEstimationMethod.

[statePred,stateCov] = predict(pf,varargin) pasa todos los argumentos adicionales especificados en varargin a la propiedad subyacente StateTransitionFcn de pf. La primera entrada a StateTransitionFcn es el conjunto de partículas del paso de tiempo anterior, seguido de todos los argumentos en varargin.

Ejemplos

Predicción y corrección del filtro de partículas

Cree un objeto stateEstimatorPF y ejecute un paso de predicción y corrección para la estimación del estado. El filtro de partículas proporciona una estimación del estado previsto basada en el valor de retorno de StateTransitionFcn. Luego corrige el estado en función de una medición determinada y el valor de retorno de MeasurementLikelihoodFcn.

Cree un filtro de partículas con los tres estados predeterminados.

pf = stateEstimatorPF

pf = 
  stateEstimatorPF with properties:

           NumStateVariables: 3
                NumParticles: 1000
          StateTransitionFcn: @nav.algs.gaussianMotion
    MeasurementLikelihoodFcn: @nav.algs.fullStateMeasurement
     IsStateVariableCircular: [0 0 0]
            ResamplingPolicy: [1×1 resamplingPolicyPF]
            ResamplingMethod: 'multinomial'
       StateEstimationMethod: 'mean'
            StateOrientation: 'row'
                   Particles: [1000×3 double]
                     Weights: [1000×1 double]
                       State: 'Use the getStateEstimate function to see the value.'
             StateCovariance: 'Use the getStateEstimate function to see the value.'

Especifique el método de estimación del estado medio y el método de remuestreo sistemático.

pf.StateEstimationMethod = 'mean';
pf.ResamplingMethod = 'systematic';

Inicialice el filtro de partículas en el estado [4 1 9] con covarianza unitaria (eye(3)). Utilice 5000 partículas.

initialize(pf,5000,[4 1 9],eye(3));

Suponiendo una medición [4.2 0.9 9], ejecute un paso de predicción y uno correcto.

[statePredicted,stateCov] = predict(pf);
[stateCorrected,stateCov] = correct(pf,[4.2 0.9 9]);

Obtenga la mejor estimación de estado basada en el algoritmo StateEstimationMethod.

stateEst = getStateEstimate(pf)

stateEst = 1×3

    4.1562    0.9185    9.0202

Argumentos de entrada

pf — objeto stateEstimatorPF

identificador

Objeto stateEstimatorPF, especificado como un identificador. Consulte stateEstimatorPF para obtener más información.

varargin — Lista de argumentos de entrada de longitud variable

lista separada por comas

Lista de argumentos de entrada de longitud variable, especificada como una lista separada por comas. Esta entrada se pasa directamente a la propiedad StateTransitionFcn de pf para desarrollar el estado del sistema para cada partícula. Cuando usted llama:

predict(pf,arg1,arg2)

MATLAB^® básicamente llama a stateTranstionFcn como:

stateTransitionFcn(pf,prevParticles,arg1,arg2)

Argumentos de salida

statePred — Estado del sistema previsto

vector

Estado del sistema previsto, devuelto como un vector con longitud NumStateVariables. El estado previsto se calcula según el algoritmo StateEstimationMethod.

stateCov — Covarianza del sistema corregida

matriz de N por N | []

Varianza del sistema corregida, devuelta como una matriz N por N, donde N es el valor de la propiedad NumStateVariables de pf. El estado corregido se calcula según el algoritmo StateEstimationMethod y MeasurementLikelihoodFcn. Si especifica un método de estimación de estado que no admite la covarianza, la función devuelve stateCov como [].

Capacidades ampliadas

Generación de código C/C++
Genere código C y C++ mediante MATLAB® Coder™.

Historial de versiones

Introducido en R2016a

Consulte también

stateEstimatorPF | resamplingPolicyPF | initialize | getStateEstimate | correct

Temas

• Realizar el seguimiento de un robot similar a un automóvil utilizando un filtro de partículas (Robotics System Toolbox)
• Parámetros del filtro de partículas
• Flujo de trabajo del filtro de partículas