Comparison of Particle Filter and Extended Kalman Particle Filter ; Porównanie algorytmów filtru cząsteczkowego i rozszerzonego cząsteczkowego filtru Kalmana

In this paper, three state estimation algorithms, namely: Extended Kalman Filter, Particle Filter (Bootstrap Filter) and Extended Kalman Particle Filter, have been presented. Particle Filter and Extended Kalman Particle Filter algorithms have been compared with a different number of particles and the results have been presented together with Extended Kalman Filter. Estimation quality has been checked for three nonlinear objects (one- and multidimensional systems) and evaluated through the aRMSE quality index value. Based on the obtained results it was concluded that Extended Kalman Particle Filter provide better estimation quality for low number of particles in comparison to simple particle filter. However it is not met for highly nonlinear system. ; W pracy zostały zaprezentowane trzy algorytmy estymacji – rozszerzony filtr Kalmana, filtr cząsteczkowy (algorytm Bootstrap) i rozszerzony cząsteczkowy filtr Kalmana. Algorytmy filtru cząsteczkowego i rozszerzonego cząsteczkowego filtru Kalmana zostały porównane dla różnej liczby cząsteczek, a wyniki zestawione z wynikami działania rozszerzonego filtru Kalmana. Jakość estymacji została sprawdzona dla trzech nieliniowych obiektów (systemy jedno- i wielowymiarowe) i oceniona za pomocą wskaźnika jakości aRMSE. Na podstawie otrzymanych wyników stwierdzono, że rozszerzony cząsteczkowy filtr Kalmana zapewnia lepszą jakość estymacji dla niewielkiej liczby cząsteczek w porównaniu do zwykłego filtru cząsteczkowego. Jednakże nie jest to spełnione dla silnie nieliniowego obiektu. ; Politechnika Poznańska, Wydział Elektryczny, Instytut Automatyki, Robotyki i Inżynierii Informatycznej