Kalman Filter 썸네일형 리스트형 42일차 - 4D Kalman Filter 강의 자료 https://classroom.udacity.com/courses/cs373/lessons/48696618/concepts/487372180923 Udacity classroom.udacity.com 4D Kalman Filter? 여기서 이야기하는 4D는 (x, y, dot x, dot y)를 가리킵니다. (dot x=velocity x, dot y=velocity y를 가리키는 기호입니다.) 복습 퀴즈 퀴즈 1 위 그림과 같이 분산이 같고 평균이 다른 가우시안 분포가 2개 있을 때, 두 가우시안 분포를 업데이트하여 새로운 가우시안 분포를 생성한다고 가정해봅니다. 평균은 두 가우시안 분포의 평균의 평균일 것입니다. 분산은 어떻게 될까요? 커질까요, 작아질까요, 같을까요? 정답은 "작아진다".. 더보기 39일차 - 2차원 Kalman Filter, Position과 Velocity의 상관관계 High Dimension Gaussian 2차원 이상 차원 D의 가우시안 분포는 High Dimension Gaussian 또는 Multivariabte Gaussian이라고 합니다. 이때 가우시안 분포의 평균은 주어진 차원에 맞는 행렬이 됩니다. (Dx1 행렬) 분산은 DxD 행렬로 표현할 수 있습니다. 확장된 확률 밀도는 다음과 같습니다...만 강의에서는 계산식이 별로 중요하지 않다고 말합니다. 어차피 컴퓨터가 계산해서 그런 걸까요?? High Dimension Gaussian의 그림을 그려보면 다음과 같습니다. 아래와 같이 contour를 그리는 게 가능하며, X 좌표에 따라 Y 좌표가 결정되는 correlate 관계에 있습니다. 각 축의 분산(=불확실성)이 작을수록 점에 가까운 형태를 보이며, .. 더보기 이전 1 다음
