Observadores del sistema real: Observers
El tipo abstracto KalmanObserver está pensado como una interfaz a las estructuras que permitan observar el sistema real en estado $x_{n}$, entregando una observación $y_{n}$. Se espera que sean, o bien lineales de la forma
\[y_{n} = H_n x_n + D_n u_n + G_n N_n\]
o bien, en caso de ser no lineales $y_{n} = \mathcal{H}(x_n, u_n)$, que puedan ser linealizados a la forma anterior.
Lo que observer debería ofrecer
- Observar un sistema, es decir, entregar una observación $y_n$ a partir de un estado $x_n$.
- Observer DEBE ser linearizable, eso implica que debe poder verse como $H_n x_n + D_n u_n + G_n N_n$. Esto es necesario para calcular la matriz de ganancia.
- Se debe poder usar para observar el sistema aproximado $\hat{x}_n \to \hat{y}_n$. Esto significa que debe poder evaluarse
(ob::KalmanObserver)(x, u, error).
Se espera que tengan la siguiente interfaz (los métodos opcionales deberían implementarse dejándose en blanco):
| Métodos a implementar | Breve descripción |
|---|---|
Hn, Dn, Gn | las matrices/vectores $H, D, G$ respectivamente. Por ahora serán constantes. |
(ob::KalmanObserver)(x::AbstractArray, u::Real, error) | Este método permite evaluar el KalmanObserver en un estado x. Se usa para hacer una observación del sistema aproximado, evaluando en $\hat{x_n}$ y el control $u_n$ para devolver una observación $\hat{y}_n$. |
LinearObserver
Una estructura sencilla que implementa todos los métodos anteriores es LinearObserver.
KalmanFilter.LinearObserver — Typestruct LinearObserver <: KalmanFilter.KalmanObserverRepresenta un observador lineal simple de la forma
\[y_n = H x_n + D u_n + G_n N_n\]
de un estado interno $x$.
Campos
H::AbstractArray{T,2} where TD::AbstractArray{T,1} where TG::AbstractArray{T,1} where T