宇宙開発の未来のために!宇宙ゴミ観測人工衛星打上げへの挑戦!

寄付総額
目標金額 2,000,000円
- 寄付者
- 149人
- 募集終了日
- 2018年9月28日
【姿勢系】姿勢推定プログラムの勉強と作成
こんにちは,姿勢系の松下悠里です.
現在,Q-Liの姿勢推定プログラムを2種類作っています.
①拡張カルマンフィルタ
「フィルタ」とは「与えられたものの特定成分を取り除くこと」です.日常生活でもよく使う言葉ですよね.カルマンフィルタは,人工衛星などのシステムで観測されたノイズ(雑音)を含むセンサの値から,求めたい量を推定するために用いられます.拡張カルマンフィルタは,カルマンフィルタ の中でもよりシステムが複雑な(専門的には非線形と言います)場合に使われます.
ひとまず,真値は適当な値を入れて,解析してみました.下のグラフは姿勢の推定値と真値です.
また,これは推定値と真値の誤差です.
この結果から,約1%の誤差で推定できていることを確認しました.うまくいっています!
②Davenport's q-method
①拡張カルマンフィルタはある時刻の量を推定する際に,1つ前の時刻の量を使って,一つずつ,順番に推定していきます.これを逐次処理と言います.それとは反対に,まとまったデータから姿勢を推定する手法をバッチ処理と言います.これは即時性のない場合に有効な処理の仕方です.バッチ処理による姿勢推定手法として,Davenport's q-methodという手法を導入して現在プログラムを作成しています.だいたい7割くらいはできています.
①②も現在は実際のセンサではなく,モデルを使っています.ここに実際のセンサデータを代入する必要があるので,姿勢のセンサの基盤を早めに作って,次回の担当日に報告します!
ギフト
5,000円
【未来の宇宙開発を担うQ-Liを応援!】
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◆お礼のメッセージ
- 申込数
- 42
- 在庫数
- 制限なし
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- 2019年3月
10,000円
【未来の宇宙開発を担うQ-Liを応援!】報告書付き
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◆研究開発報告書
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