инновационный шаг экф локализация?

Допустим, у нас есть куча наблюдений $z^{i}$ от датчика, и у нас есть карта, в которой мы можем получить предсказанные измерения $\hat{z}^{i}$для ориентиров. В EKF локализации на этапе коррекции, мы должны сравнить каждое наблюдение$z^{i}$ со всем прогнозируемым измерением $\hat{z}^{i}$Так, в этом случае у нас есть две петли? Или мы просто сравниваем каждое наблюдение с каждым прогнозируемым измерением?, Поэтому в этом случае у нас есть один цикл. Я предполагаю, что датчик может дать все наблюдения для всех ориентиров при каждом сканировании. Следующая картина изображает сценарий. Теперь каждый раз, когда я выполняю EKF-локализацию, я получаю$z^{i} = \{ z^{1}, z^{2}, z^{3}, z^{4}\}$ и я имею $m$так что я могу получить $\hat{z}^{i} = \{ \hat{z}^{1}, \hat{z}^{2}, \hat{z}^{3}, \hat{z}^{4}\}$, Чтобы получить инновационный шаг, это то, что я сделал

$$Z^{1} = z^{1} - \hat{z}^{1} \\ Z^{2} = z^{2} - \hat{z}^{2} \\ Z^{3} = z^{3} - \hat{z}^{3} \\ Z^{4} = z^{4} - \hat{z}^{4} \\ $$ где $Z$это инновация. За каждую итерацию я получаю четыре инновации. Это правильно? Я использую EKF локализацию в этой книге Вероятностного Robotics странице 204.

Да, это правильно, учитывая два предположения:

1. Каждое измерение является независимым (т. Е. (Гауссово) распределение наблюдений $z_i$ не соотносится с $z_j$). Обычно это справедливое предположение (например, измерение положения ориентиров с помощью лазерного сканера).

2. Ассоциация данных известна. Другими словами, вы «просто знали», что ваше первое наблюдение на самом деле было наблюдением ориентира 1. Поэтому вы можете просто вычислить инновацию с помощью предсказанного наблюдения, сгенерированного ориентиром 1. Не зная, к какому ориентиру относится наблюдение, где находится двойное В этом случае вам нужно сравнить наблюдение с предсказанными наблюдениями всех * других ориентиров и выбрать наиболее вероятный **, используя такую ​​метрику, как расстояние Махаланобиса.

* Вероятно, вы можете ускорить это, сравнивая его только с ориентирами, которые, по оценкам, находятся в поле зрения датчика.

** Это всего лишь один метод связи данных. Другие (например, совместная совместимость) существуют.