Filtro partículas (control syst. toolbox matlab): ejemplo péndulo no lineal

Antonio Sala, UPV

Dificultad: *** ,       Relevancia: ,      Duración: 09:55

Resumen:

Este vídeo discute cómo utilizar el objeto particleFilter de la control systems Toolbox de Matlab para estimar el estado de un péndulo no lineal. El modelo de péndulo es el mismo que en los vídeos [ekfml1] (que detalla el modelado y linealización), [ekfml2] que detalla el filtro de Kalman extendido y el vídeo [ekfukfml] que detalla el uso del comando unscentedKalmanFilter.

Gran parte del código es idéntico al de dichos ficheros, con mínimas modificaciones (se ha incrementado el período de muestreo y se ha integrado con midpoint integration, por variar algo). El primer minuto de este vídeo resume las ideas principales de todos estos casos anteriores, pero se remite al lector al detalle de los mismos si así lo necesita.

El vídeo discute los distintos elementos necesarios para construir el filtro de partículas: el modelo (bucle de simulación de ecuación de estado para cada partícula, ecuación de probabilidad de partícula/medida en salida), la inicialización (número de partículas, media, varianza) y la simulación (predict, correct). Con sólo comentar/descomentar un par de lineas el código está preparado para compararlo con EKF/UKF, que se deja como actividad propuesta al lector.

Colección completa [VER]:

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