【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！