دورة عبر الإنترنت – تخصص احترافي معتمد في مرشحات كالمان التطبيقية من جامعة كولورادو

معسكر تدريبي في فلتر كالمان (وتقييم الوضع)

الدورة 1 • 22 ساعة

تفاصيل الدورة

ماذا ستتعلم

• تقدم الدورة مقدمة لمرشح كالمان كوسيلة لحل المشكلات المتعلقة بتقدير الحالة الداخلية المخفية للنظام الديناميكي.
• تتم دراسة القضايا النظرية المتعلقة بالنماذج الفضائية للدولة والأنظمة العشوائية.
• يتم عرض خطوات مرشح كالمان الخطي وطرق تنفيذ هذه الخطوات في كود أوكتاف.
• كيفية تقييم نتائج التصفية.

المهارات التي سوف تكتسبها

• الفئة: تطبيق مرشحات كالمان لتقدير الوضع
• الفئة: نماذج مساحة الحالة التعليمية لمرشحات كالمان
• الفئة: فهم الغرض من مرشح كالمان
• الفئة: تعلم المتغيرات العشوائية والعمليات العشوائية لمرشحات كالمان
• التصنيف: تعلم خطوات مرشح كالمان الخطي

المياه العميقة في مرشح كالمان الخطي (وتتبع الهدف)

الدورة 2 • 21 ساعة

تفاصيل الدورة

ماذا ستتعلم

• هذه الدورة، وهي استمرار لدورة “Kalman Filter Boot Camp”، تستمد خطوات مرشح كالمان الخطي.
• يشرح كيفية تكييف الطريقة مع التطبيقات التي تتجاوز الافتراضات الأساسية.
• سيؤدي ذلك إلى تعزيز استقرار المرشح وتوسيع نطاق التطبيقات التي تتضمن التنبؤ والتجانس.
• سيتم تقديم شرح لكيفية تنفيذ تطبيق تتبع الهدف بكود أوكتاف باستخدام مرشح كالمان متعدد النماذج والذي يعمل بشكل منفصل.

المهارات التي سوف تكتسبها

• الفئة: وصف دور كافة المتغيرات في مرشح كالمان
• الفئة: فهم الغرض من خطوات الاستدلال بالأوامر فقط
• الفئة: تكييف خطوات مرشح كالمان للسماح بالتطبيقات التي تتجاوز الافتراضات الأساسية
• الفئة: ضبط خطوات مرشح كالمان لجعله أكثر استقرارا
• الفئة: تطبيق مرشح كالمان لتطبيق تتبع الهدف

المرشحات غير الخطية (وتقدير المعلمة)

الدورة 3 • 21 ساعة

تفاصيل الدورة

ماذا ستتعلم

• متابعةً لدورة مرشح كالمان الخطي للمياه العميقة، تستمد هذه الدورة مرشح كالمان الممتد وخطوات مرشح كالمان سيجما بوينت لتقدير حالة الأنظمة الديناميكية غير الخطية.
• سوف تتعلم كيفية تطبيق هذه المرشحات في كود Octave ومقارنة نتائجها.
• سوف تتعرض لأساليب تكيفية لضبط التباينات المشتركة لضوضاء تقدير كالمان عبر الإنترنت.
• سوف تتعلم كيفية تقدير معلمات نموذج مساحة الحالة باستخدام مرشحات كالمان غير الخطية.

المهارات التي سوف تكتسبها

• الفئة: تنفيذ مرشح Sigma Point Kalman (SPKF) وGuessless Kalman Filter (UKF)
• الفئة: تطبيق مرشح كالمان الممتد (EKF)
• الفئة: تطبيق أسس المعلمات باستخدام مرشحات كالمان غير الخطية
• الفئة: تطبيق مرشح كالمان كوبرت (CKF)
• الفئة: تطبيق مرشح كالمان المتكيف الممتد (AEKF)

مرشحات الجسيمات (والمحاكاة)

الدورة 4 • 23 ساعة

تفاصيل الدورة

ماذا ستتعلم

• باعتبارها الدورة الأخيرة في التخصص في مرشحات كالمان، سوف تتعلم كيفية تطوير مرشح الجسيمات لحل مشاكل تقدير الحالة غير الخطية بقوة.
• سوف تتعلم عن تكامل مونت كارلو وأهميته.
• سترى كيفية استخلاص طريقة أخذ العينات المهمة لتقدير دالة الكثافة الاحتمالية لحالة النظام.
• سوف تتعامل مع مشكلة التحلل بهذه الطريقة وتتعلم كيفية حلها باستخدام إعادة التشكيل.
• سوف تتعلم كيفية تنفيذ مرشح الجسيمات المستقر في كود أوكتاف وتطبيقه على مشكلة التنقل داخل المبنى.

المهارات التي سوف تكتسبها

• الفئة: تنفيذ خوارزمية تصفية الجسيمات المستقرة أوكتاف
• الفئة: تطبيق حل تقييم الوضع باستخدام الاستدلال البايزي
• الفئة: تطبيق مرشح الجسيمات لحل مشكلة التنقل الداخلي
• الفئة: تنفيذ أخذ العينات ذات الأهمية التسلسلية في اوكتاف
• الفئة: تطبيق أساليب التكامل مونت كارلو