測(cè)量模型(update模型)
預(yù)測(cè)模型中極有可能包含了規(guī)劃器所產(chǎn)生的誤差,因此,我們可以使用更多的測(cè)量模型來糾正預(yù)測(cè)值,以獲得更精確的接觸概率估計(jì)。 標(biāo)準(zhǔn)卡爾曼濾波修正方程如下:
1、地形高度模型
同樣,取不同參數(shù)觀察其概率分布情況,橫坐標(biāo)為地形高度,縱坐標(biāo)為發(fā)生接觸的概率:
高度模型的代碼:
def ground_height(pz, params):
"""
The probability of contact given foot heigh
:param pz: ground height
:param params: [mu_z, sigma_z]
:return: The probability of contact
"""
mu_z, sigma_z = params
prob_ground_height = 0.5 * (1 + math.erf((mu_z-pz) / (sigma_z*np.sqrt(2))))
return prob_ground_height
該模型提供的校正測(cè)量及其協(xié)方差矩陣如下:
2、反作用力模型
取不同參數(shù)觀察其概率分布圖像,橫坐標(biāo)為力的大小,縱坐標(biāo)為發(fā)生接觸的概率:
模型代碼如下:
def contact_force(f, params):
"""
the probability of contact given the estimated foot force
:param f: contact force
:param params: [mu_z, sigma_z]
:return: The probability of contact
"""
mu_f, sigma_f = params
prob_force = 0.5 * (1 + math.erf((f-mu_f) / (sigma_f*np.sqrt(2))))
return prob_force
該模型提供第二項(xiàng)校正測(cè)量結(jié)果:
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