Cette page a été traduite par traduction automatique. Cliquez ici pour voir la dernière version en anglais.

predict

Prédire l'état et la covariance des erreurs d'état

Depuis R2021b

réduire tous les éléments de la page

    Syntaxe

    predict(slamObj,controlInput)
    predict(slamObj,controlInput,varargin)

    Description

    predict(slamObj,controlInput) prédit l'état et la covariance des erreurs d'état. predict utilise la propriété StateTransitionFcn de l'objet ekfSLAM , slamObj et l'entrée du contrôleur controlInput pour prédire l'état.

    predict(slamObj,controlInput,varargin) transmet tous les arguments supplémentaires spécifiés dans varargin à la propriété StateTransitionFcn sous-jacente de slamObj.

    La première entrée dans StateTransitionFcn est la pose du pas de temps précédent, suivie de tous les arguments définis par l'utilisateur dans varargin.

    exemple

    Exemples

    réduire tout

    Ouvrir le live script

    Chargez un ensemble de données de piste de course contenant l'état initial du véhicule, la covariance de l'état initial du véhicule, la covariance du bruit de processus, l'entrée de commande, la taille du pas de temps, la mesure, la covariance de la mesure et les valeurs de la porte de validation.

    load("racetrackDataset.mat","initialState","initialStateCovariance", ...
     "processNoise","controllerInputs","timeStep", ...
     "measurements","measCovar","validationGate");

    Créez un objet ekfSLAM avec l'état initial, la covariance de l'état initial et le bruit de processus.

    ekfSlamObj = ekfSLAM("State",initialState, ...
                     "StateCovariance",initialStateCovariance, ...
                     "ProcessNoise",processNoise);

    Initialisez une variable pour stocker la pose.

    storedPose = nan(size(controllerInputs,1)+1,3);
storedPose(1,:) = ekfSlamObj.State(1:3);

    Prédisez l'état à l'aide de l'entrée de contrôle et de la taille du pas de temps pour la fonction de transition d'état. Ensuite, corrigez l’état à l’aide des données des points de repère observés, de la covariance des mesures et de la porte de validation pour la fonction d’association de données.

    for count = 1:size(controllerInputs,1)
    % Predict the state
    predict(ekfSlamObj,controllerInputs(count,:),timeStep);
 
    % Get the landmarks in the environment
    observedLandmarks = measurements{count};
 
    % Correct the state
    if ~isempty(observedLandmarks)
        correct(ekfSlamObj,observedLandmarks, ...
                measCovar,validationGate);
    end
  
    % Log the estimated pose
    storedPose(count+1,:) = ekfSlamObj.State(1:3);
end

    Visualisez la carte créée.

    fig = figure;
figAx = axes(fig);
axis equal
grid minor
hold on
plot(figAx,storedPose(:,1),storedPose(:,2),"g.-")
landmarks = reshape(ekfSlamObj.State(4:end),2,[])';
plot(figAx,landmarks(:,1),landmarks(:,2),"m+")
plot(figAx,storedPose(1,1),storedPose(1,2),"k*")
plot(figAx,storedPose(end,1),storedPose(end,2),"rd")
legend("Robot trajectory","Landmarks","Start","End")

    Figure contains an axes object. The axes object contains 4 objects of type line. One or more of the lines displays its values using only markers These objects represent Robot trajectory, Landmarks, Start, End.

    Arguments d'entrée

    réduire tout

    Objet EKF SLAM, spécifié comme objet ekfSLAM .

    Entrée du contrôleur requise pour propager l'état de la valeur initiale à la valeur finale, spécifiée comme vecteur d'élément N.

    Remarque

    La dimension du bruit de processus doit être égale au nombre d'éléments dans controlInput.

    Types de données : single | double

    Liste d’arguments d’entrée de longueur variable, spécifiée sous forme de liste séparée par des virgules. Cette entrée est transmise directement dans la propriété StateTransitionFcn de slamObj pour faire évoluer l'état. Quand vous appelez:

    predict(slamObj,controlInput,arg1,arg2)

    MATLAB® appelle essentiellement le stateTransitionFcn comme :

    stateTransitionFcn(pose(k-1),controlInput,arg1,arg2)

    Capacités étendues

    développer tout

    Génération de code C/C++
    Générez du code C et C++ avec MATLAB® Coder™.

    Historique des versions

    Introduit dans R2021b

    Voir aussi

    Objets

    Fonctions