Saya bingung dengan arti istilah "Indirect Kalman Filter" atau "Error-State Kalman Filter".
Definisi paling masuk akal yang saya temukan adalah dalam buku Maybeck [1]:
Seperti namanya, dalam perumusan ruang keadaan total (langsung), keadaan total seperti posisi dan kecepatan kendaraan adalah di antara variabel keadaan dalam filter, dan pengukurannya adalah keluaran accelerometer INS dan sinyal sumber eksternal. Dalam formulasi ruang keadaan kesalahan (tidak langsung), kesalahan dalam posisi dan kecepatan yang ditunjukkan INS adalah di antara variabel yang diperkirakan, dan setiap pengukuran yang disajikan ke filter adalah perbedaan antara INS dan data sumber eksternal.
20 tahun kemudian Roumeliotis et al. dalam [2] tulis:
Pemodelan rumit kendaraan tertentu dan interaksinya dengan lingkungan yang dinamis dihindari dengan memilih pemodelan gyro sebagai gantinya. Sinyal gyro muncul dalam sistem (bukan pengukuran) persamaan dan dengan demikian perumusan masalah memerlukan pendekatan filter Kalman Indirect (error-state).
Saya tidak dapat memahami bagian yang berani, karena Lefferts et al. dalam [3] menulis jauh sebelumnya:
Untuk pesawat ruang angkasa otonom penggunaan unit referensi inersia sebagai model pengganti memungkinkan pengelakan dari masalah ini.
Dan kemudian melanjutkan untuk menunjukkan varian EKF yang berbeda menggunakan pemodelan gyro yang jelas mengarahkan Filter Kalman sesuai dengan definisi Maybeck: Negara hanya terdiri dari angka empat dan bias gyro, bukan status kesalahan. Bahkan, tidak ada INS terpisah yang kesalahannya diperkirakan dengan filter negara-kesalahan Kalman.
Jadi pertanyaan saya adalah:
Apakah ada perbedaan, mungkin definisi baru tentang Filter Kalman tidak langsung (kesalahan-negara) yang saya tidak ketahui?
Bagaimana pemodelan gyro sebagai lawan menggunakan model dinamis yang tepat di satu sisi dan keputusan apakah menggunakan filter Kalman langsung atau tidak langsung di sisi lain terkait? Saya mendapat kesan bahwa keduanya adalah keputusan independen.
[1] Maybeck, model Peter S. Stochastic, estimasi, dan kontrol. Vol. 1. Pers akademis, 1979.
[2] Roumeliotis, Stergios I., Gaurav S. Sukhatme, dan George A. Bekey. "Menghentikan pemodelan dinamis: Evaluasi filter kalman state-error yang diterapkan pada pelokalan robot seluler." Robotika dan Otomasi, 1999. Prosiding. 1999 Konferensi Internasional IEEE pada. Vol. 2. IEEE, 1999.
[3] Lefferts, Ern J., F. Landis Markley, dan Malcolm D. Shuster. "Penyaringan Kalman untuk estimasi sikap pesawat ruang angkasa." Jurnal Bimbingan, Kontrol, dan Dinamika 5.5 (1982): 417-429.