Abstract-Kalman filter är en arbetshäst av robotik och används rutinmässigt i tillståndsskattning problem. Deras prestanda beror dock kritiskt på ett stort antal modellering parametrar som kan vara mycket svåra att få fram, och som ofta sätts genom betydande manuell tweaking och till en stor kostnad för ingenjörstid. I detta dokument föreslår vi en metod för att automatiskt lära sig bullerparametrarna för ett Kalmanfilter. Vi demonstrerar också på ett kommersiellt hjulhjul att vårt Kalman-filters inlärda brusparametrar snabbt och helt automatiskt överträffar en tidigare, noggrant och mödosamt handdesignad.
Abbeel m.fl. REF lär dig parametrarna för ljudmodellen i Kalman Filter offline.
Discriminative training of Kalman filters
{'venue': 'in Proceedings of Robotics: Science and Systems', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}