Communication Dans Un Congrès Année : 2024

Maximum likelihood estimation of the extended Kalman filter's parameters with natural gradient

Colin Parellier
Camille Chapdelaine
  • Fonction : Auteur
  • PersonId : 1336548
Axel Barrau
  • Fonction : Auteur
  • PersonId : 941948

Résumé

The extended Kalman filter (EKF) relies on noise parameters, notably the covariance matrix of the observation noise. To identify them using real data, the standard approach consists in maximizing the likelihood of the EKF's estimates. To perform the optimization, we propose in this paper to use Amari's natural gradient descent, in a way that preserves positive semi-definiteness of the covariance parameter. We derive the corresponding equations, and we bring the method to bear on a real-world experiment, where we identify the covariance matrix of a GNSS for a vehicle localization problem.
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CDC_2024_grad_nat (13).pdf (857) Télécharger le fichier
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Dates et versions

hal-04913998 , version 1 (27-01-2025)

Identifiants

  • HAL Id : hal-04913998 , version 1

Citer

Colin Parellier, Camille Chapdelaine, Axel Barrau, Silvère Bonnabel. Maximum likelihood estimation of the extended Kalman filter's parameters with natural gradient. 2024 63rd IEEE Conference on Decision and Control (CDC), Dec 2024, Milan (Italie), Italy. ⟨hal-04913998⟩
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