Sigmapunkt-Kalmanfilter mit Ungleichungsnebenbedingungen

这是一个很好的动力系统，它是卡尔曼过滤器的基础，也是卡尔曼过滤器的基础，因此它是卡尔曼过滤器的基础。他说：“我不知道这是怎么回事，我不知道怎么回事。从数学的角度来看，这是一种很好的数学表达方式，因为它是一种新的数学形式。在此基础上，我们不再使用任何形式的公式，因此不能使用黑匣子和卡尔曼滤波法。我是Vordergrund，这是一种新的算法。在此基础上提出了一种新的验证方法。这是因为示威者需要的是惰性信息系统的位置，而不是移动设备的内部结构。

Bei der stochastischen Zustandsschätzung nichtlinearer dynamischer Systeme wird häufig das erweiterte Kalmanfilter eingesetzt, jedoch wurden in den vergangenen Jahren so genannte Sigmapunkt-Kalmanfilter entwickelt, die trotz ihrer ableitungsfreien Formulierung höhere Genauigkeiten als herkömmliche, erweiterte Kalmanfilter zeigen. Bisher sind keine Untersuchungen bekannt, die Ungleichungsnebenbedingungen bei diesen Sigmapunktfiltern explizit berücksichtigen. Die mathematisch korrekte Einbeziehung von Nebenbedingungen würde aber zu einer Verkleinerung der Kovarianzen und somit zu sichereren Schätzungen führen, als dies ohne Berücksichtigung der Nebenbedingungen möglich ist. In diesem Forschungsvorhaben soll daher auf der Basis hier erstmals präsentierter Ansätze ein Verfahren zur Einbeziehung von Nebenbedingungen entwickelt werden, das speziell auf Sigmapunkt-Kalmanfilter zugeschnitten ist und ähnliche Vorteile wie diese besitzt (z.B. ableitungsfreie Formulierung, so dass Black-box-Nebenbedingungen verwendet werden können). Im Vordergrund steht dabei die Entwicklung eines robusten, praxistauglichen Algorithmus. Dieser soll zunächst anhand von Simulationen verifiziert werden. Zudem ist der Aufbau eines Demonstrators vorgesehen, bei dem ein vorhandenes inertiales Messsystem zur Positionsbestimmung einer mobilen Versuchsplattform innerhalb eines Gebäudes verwendet werden soll.