GPS用カルマンフィルタ

Question

GPSからより正確なデータを取得するには、カルマンフィルタが推奨されています。しかし、GPS、アンドロイド用のカルマンフィルタを実装する方法をチュートリアルで見つけることはできません。

Answer 1

GoogleやWikipediaで見つけることができるものがたくさんありますが、基本的な直感を持っていると便利です。

基本的に、カルマン・フィルタを繰り返し、二段階のプロセスを適用することを意味します

1. 推測
2. はAカルマン・フィルタは、シンプルなアイデアを形式

推測を更新するために、測定を使用してください：あなたがどれだけ速く行くかを知ったら、最後に報告されたGPS位置からあなたのジオロケーションを予測し、新しいGPSレポートが入ったときに更新することができます。

ここでは2つの変数について説明します：平均値、これはあなたの最高の推測です。不確かさは、その推測の精度を表します。 GPSに関しては、GPSの位置とエラーのマージン（たとえば10メートル）について話しています。

毎回の更新では、速度が変更されていないことが本当にわからないため、不確かさが少し増えます。新しい測定値が入力されると、位置と確信度が更新されます。

平均値および不確実性は、X軸上の変数と、それはY軸上にその値を有する確率と、ベル曲線（正規分布）として表すことができる。

ここでμ（mu）は平均値であり、σ（σ）は不確かさです。このような曲線は、これらの2つの値によって記述することができます。

実際にいくつかの予測を行った後に新しいGPS位置を取得したときに行う、2つのベルカーブ（予測と測定）と複数の組み合わせの知識を表す新しいものを得ることができます。あなたはWikipediaや他のサイトでこれについての数学を見つけるでしょう。

Answer 2

GPSデータは既に大きくカルマンフィルタされています。これはGPS受信機の内部で行われます。 独自のカルマンフィルタを作成した場合、正確な位置（緯度/経度）でのゲインが期待できません。 さらに、内部GPS受信機が持っていた情報はありません。 1つの位置を出力する前に、内部のカルマンフィルタに1000回/秒の速度でフィードします。

独自の後処理フィルタでは、（位置を視覚化することに関連して）よりスムーズなトラックが得られる場合があります。しかし、よりスムーズなものは正確ではなく、より快適なものです。

もう1つの話題は、GPS位置がリアルタイムで利用可能でなければならないかどうかである（例えば、画面上の現在位置を表示するなど）。後で（リアルタイムではない）あなたのトラックをスムーズにしたいなら、成功するかもしれませんが、私はそのケースに対してカルマンフィルタを使用しません。 カルマンフィルタはリアルタイムフィルタリングに適しています。後処理のために、三角形のウィンドウフィルタで滑らかな平均を試すことができます（カルマンは非常に複雑ですが）。