extended kalman filter
时间: 2023-04-30 07:01:15 浏览: 64
扩展卡尔曼滤波器(Extended Kalman Filter)是一种非线性系统状态估计方法,它是卡尔曼滤波器的扩展。它通过对非线性系统进行线性化,将其转化为线性系统,然后使用卡尔曼滤波器进行状态估计。扩展卡尔曼滤波器广泛应用于机器人导航、飞行控制、信号处理等领域。
相关问题
kalman filter
卡尔曼滤波器(Kalman Filter)是一种用于处理系统状态估计的递归滤波器。它基于统计学的原理,通过融合系统的测量值和先验的系统模型来估计系统的真实状态。卡尔曼滤波器主要用于在存在噪声的情况下,通过对先验和测量值进行加权平均,得到更准确的状态估计值。
卡尔曼滤波器常用于追踪运动物体的位置、速度和加速度等,尤其在信号处理、控制系统、导航以及机器人等领域得到广泛应用。它具有低计算复杂度、高性能和递归性等优点。
卡尔曼滤波器的核心思想是通过系统模型和测量模型来预测和校正状态估计值。它利用线性动力学模型描述系统的行为,并假设系统噪声和测量噪声为高斯白噪声。通过递归地进行预测和校正步骤,卡尔曼滤波器能够快速、准确地估计系统的状态。
需要注意的是,卡尔曼滤波器在某些情况下可能不适用,特别是在非线性系统或非高斯噪声的情况下。针对这些情况,还有一些基于卡尔曼滤波器的扩展算法,例如无迹卡尔曼滤波器(Unscented Kalman Filter)和扩展卡尔曼滤波器(Extended Kalman Filter),可以提供更好的估计结果。
C:\Users\adminstor\anaconda3\envs\python39\python.exe D:\daima\KalmanNet_TSP-main\main_lor_DT_NLobs.py Pipeline Start Current Time = 07.24.23_12:19:44 Using GPU 1/r2 [dB]: tensor(30.) 1/q2 [dB]: tensor(30.) Start Data Gen Data Load data_lor_v0_rq3030_T20.pt no chopping trainset size: torch.Size([1000, 3, 20]) cvset size: torch.Size([100, 3, 20]) testset size: torch.Size([200, 3, 20]) Evaluate EKF full Extended Kalman Filter - MSE LOSS: tensor(-26.4659) [dB] Extended Kalman Filter - STD: tensor(1.6740) [dB] Inference Time: 37.115127086639404 KalmanNet start Number of trainable parameters for KNet: 19938 Composition Loss: True Traceback (most recent call last): File "D:\daima\KalmanNet_TSP-main\main_lor_DT_NLobs.py", line 146, in <module> [MSE_cv_linear_epoch, MSE_cv_dB_epoch, MSE_train_linear_epoch, MSE_train_dB_epoch] = KalmanNet_Pipeline.NNTrain(sys_model, cv_input, cv_target, train_input, train_target, path_results) File "D:\daima\KalmanNet_TSP-main\Pipelines\Pipeline_EKF.py", line 150, in NNTrain MSE_trainbatch_linear_LOSS = self.alpha * self.loss_fn(x_out_training_batch, train_target_batch)+(1-self.alpha)*self.loss_fn(y_hat, y_training_batch) File "C:\Users\adminstor\anaconda3\envs\python39\lib\site-packages\torch\nn\modules\module.py", line 1102, in _call_impl return forward_call(*input, **kwargs) File "C:\Users\adminstor\anaconda3\envs\python39\lib\site-packages\torch\nn\modules\loss.py", line 520, in forward return F.mse_loss(input, target, reduction=self.reduction) File "C:\Users\adminstor\anaconda3\envs\python39\lib\site-packages\torch\nn\functional.py", line 3112, in mse_loss return torch._C._nn.mse_loss(expanded_input, expanded_target, _Reduction.get_enum(reduction)) RuntimeError: Expected all tensors to be on the same device, but found at least two devices, cuda:0 and cpu!
这错误是由于您的输入张量和目标张量位于不同的设备上(一个在 CUDA 设备上,另一个在 CPU 上)导致的。
为了解决这个问题,您可以使用 `.to()` 方法将两个张量都移动到相同的设备上。以下是一个示例修复:
```python
x_out_training_batch = x_out_training_batch.to(device)
train_target_batch = train_target_batch.to(device)
y_training_batch = y_training_batch.to(device)
```
在这个示例中,我们假设 `device` 是您指定的设备(例如 `cuda:0`)。通过使用 `.to()` 方法,我们将 `x_out_training_batch`、`train_target_batch` 和 `y_training_batch` 张量都移动到相同的设备上。
请确保在其他需要使用这些张量的地方也应用了类似的修复。
希望这可以帮助您解决问题!如果还有其他问题,请随时提问。