В робототехнике один контроллер принимает решение, а другой следит за его выполнением. Один, командный, вырабатывает общую стратегию поведения, а другой – исполнительный, выполняет одну из текущих частных задач, из которых складывается картина всей общей стратегии командного контроллера. Путь к успеху – это правильная стратегия, помноженная на правильное её исполнение.

Сервоприводы – это мускулы любой системы, превращающие команды в реальное действие.

Прочитал на Хабр статью [1], в которой автор простым языком даёт достаточно глубокое представление такого сложного и важного математического объекта как фильтр Калмана и захотел предложить читателям посмотреть на него (фильтр Калмана) несколько с другого ракурса. Сразу хочу предупредить, что перед чтением данной статьи хорошо бы прочесть статью [1], так как даже формулы были специально взяты ровно оттуда, дабы данная статья базировалась на материале упомянутой работы [1].

Представим, что у нас есть объект, работу которого необходимо отслеживать, но для этого нет прямой, а есть только косвенная информация. Например, мы имеем дело с погружным нефтяным насосом и необходима информация о его работе, в частности частота вращения двигателя данного насоса. В своём распоряжении мы имеем информацию лишь о напряжениях и токах его фаз и нам необходимо разработать виртуальный тахометр.

Общая идея такова: берём математическую модель двигателя и в режиме реального времени «запитываем» её показаниями датчиков напряжений фаз работающего двигателя насоса. Показания датчиков тока используем для того, чтобы в реальном времени втянуть виртуальную модель в такой режим, при котором виртуальные показания квазидатчиков тока математической модели станут равны показаниям реальных датчиков тока. То есть в этом случае мы получим виртуальную real time модель из которой можем взять любую информацию, которой она располагает, в частности частоту вращения электродвигателя.

А теперь изложенную идею попробуем воплотить в виде математических абстракций.