<div><font size="2">안녕하세요, </font></div><div><font size="2">혹시, 칼만필터를 이용하여 연구를 하고 계신다면 다음의 페이퍼를 읽어보시길 추천드립니다. </font></div><font size="2"><a href="http://www.cs.unc.edu/~welch/media/pdf/kalman_intro.pdf">http://www.cs.unc.edu/~welch/media/pdf/kalman_intro.pdf</a></font><div><br></div><div><font size="2">제가 구현한 칼만필터와 그 공식은 위의 페이퍼를 간략하게 한 것 정도입니다. </font></div><div><font size="2">오래 전 학부1학년때, 미니세그웨이를 만들 때, LabView를 이용하여 만든 코드를 아두이노에 맞게 수정한 것이며 질문해주신, P00...는 페이퍼에 설명되었듯이 Estimation Error Covariance 매트릭스의 엘레멘트가 됩니다. 칼만필터에서 왜 Covariance 매트릭스를 사용하는지는 뻔뻔한 아두이노 매뉴얼에 아주 간략하게 설명되었지만, 부족하다고 느끼신다면 구글/기초통계책을 레퍼런스 삼으시면 좋을 것 같습니다. 뻔뻔한 아두이노 키트에서 소개해드린 칼만필터부분이 설명 부족으로 다소 난해한 부분이 있었다면 제 불찰로 여기고 다음 업데이트 때 신경써서 보완하도록 하겠습니다.^^ </font></div><div><font size="2"><br></font></div><div><font size="2">칼만필터 이외에도 여러가지 노이즈 보정 필터가 있기에 사용해보셔도 좋을 것 같고, Complementary Filter를 사용하셔도 칼만필터만큼 쉽게 구현하실 수 있을 것 같습니다. 아시겠지만, 쿼드콥터를 만들어서 밸런스를 유지하기 위해 일종의 파라미터 튜닝이 필요합니다. 때문에, 칼만필터를 사용하든 Complementary 필터를 사용(Cutoff Frequency 튜닝)하든 고객님의 파라미터 튜닝에 쿼드콥터의 성능이 달라지게 됩니다.^^ </font></div><div><font size="2">도움이 되셨길 바라며, 또 궁금한 점이 있으시면 roboholic84@gmail.com으로 이메일 부탁드립니다. 조만간 해외출장이 있을 것 같습니다. </font></div>
