@@1volkansezer Kesinlikle katılıyorum. Seçilen konu da güncelliğini yitirmeyecek, ilgi çekici ve önemli bir konu. Bir de çok karmaşıkmış gibi görünen şeylerin basit bir dille anlatılması bu alanda ilerlemeyi kolaylaştıracaktır. Bu tarz videoların ve başarılarının çoğalarak artması dileğiyle.
Hocam çok teşekkürler öncelikle emek harcayıp videoyu oluşturduğunuz için. Seyrüsefer tarafında İngilizce dilinde videolu anlatımlar fazla olsa da Türkçe içerik sayısı oldukça az. Siz gibi konunun uzmanı bir kişinin kendi dilimizde içerik üretmesi çok değerli. Umarım Kestirim alanında daha yeni içerikler için vakit bulursunuz. Çok teşekkürler.
Özet bir şekilde çok net ve anlaşılır bir anlatım. Birçok kaynaktan Kalman filtresini çalışmış biri olarak şunu söyleyebilirim, genel mantığı çok iyi özetlemişsiniz, hocam.
Videoda şunu eklesem iyi olurdu. 15:38'de görülen İlgili örnekte turuncu dağılımla gelen ölçümün standart sapması daha az (kendinden daha emin) olduğu için Kalman Kazancı 1'e daha yakın çıkıyor. Bu nedenle Kalman Kazancı, tahminlemenin (mavi dağılım) değil de ölçümün ortalama değerine daha yakın ortalama değere sahip bir dağılım (gri dağılım) ortaya çıkarmış oluyor. Yani her ikisinin ağırlıklı ortalamasını alırken ölçüme daha fazla ağırlık vermiş oluyor.
Hocam yarışma için dijktra algoritması kullanıcaz bundan dolayı gps verilerinin doğruluğu çok kritik. Bu yüzden bu tekniği anlamamız gerekiyordu video bilgilendiriciydi. Hocam bunu koda nasıl implimente edeceğimize dair öneriniz olursa varsa çok iyi olur.
Merhaba, F matrisi ayrık durum uzay modeline ait durum matrislerinden biri. Bu matrisin içerisinde, ardışık durumlar arasındaki zaman farkı olan dt'ye bağlı terimler var zaten. Ayrıca dt ile çarpmanıza gerek yok. İçerisinde dt'ye bağlı ifadeler sayesinde bir sonraki ayrık zamandaki durum değişkenlerini elde edebiliyoruz.
Harika, bu tarz Türkçe içeriklerin çok faydalı ve değerli olduğunu düşünüyorum.👏
Çok teşekkürler Eray, amacım da biraz bu aslında. Herkes en güzel kendi dilinde öğrenir.
@@1volkansezer Kesinlikle katılıyorum. Seçilen konu da güncelliğini yitirmeyecek, ilgi çekici ve önemli bir konu. Bir de çok karmaşıkmış gibi görünen şeylerin basit bir dille anlatılması bu alanda ilerlemeyi kolaylaştıracaktır. Bu tarz videoların ve başarılarının çoğalarak artması dileğiyle.
Hocam çok teşekkürler öncelikle emek harcayıp videoyu oluşturduğunuz için. Seyrüsefer tarafında İngilizce dilinde videolu anlatımlar fazla olsa da Türkçe içerik sayısı oldukça az. Siz gibi konunun uzmanı bir kişinin kendi dilimizde içerik üretmesi çok değerli. Umarım Kestirim alanında daha yeni içerikler için vakit bulursunuz. Çok teşekkürler.
Kaan teşekkürler güzel yorumun için, umarım bulabilirim :).
Özet bir şekilde çok net ve anlaşılır bir anlatım. Birçok kaynaktan Kalman filtresini çalışmış biri olarak şunu söyleyebilirim, genel mantığı çok iyi özetlemişsiniz, hocam.
Çok teşekkür ederim.
Videoda şunu eklesem iyi olurdu. 15:38'de görülen İlgili örnekte turuncu dağılımla gelen ölçümün standart sapması daha az (kendinden daha emin) olduğu için Kalman Kazancı 1'e daha yakın çıkıyor. Bu nedenle Kalman Kazancı, tahminlemenin (mavi dağılım) değil de ölçümün ortalama değerine daha yakın ortalama değere sahip bir dağılım (gri dağılım) ortaya çıkarmış oluyor. Yani her ikisinin ağırlıklı ortalamasını alırken ölçüme daha fazla ağırlık vermiş oluyor.
Teşekkürler
Rica ederim.
Hocam yarışma için dijktra algoritması kullanıcaz bundan dolayı gps verilerinin doğruluğu çok kritik. Bu yüzden bu tekniği anlamamız gerekiyordu video bilgilendiriciydi. Hocam bunu koda nasıl implimente edeceğimize dair öneriniz olursa varsa çok iyi olur.
Harika video olmuş hocam, emeğiniz için teşekkür ederim
Faydalı olduysa ne mutlu.
Hocam elinize sağlık. Gayet başarılı bir ders olmuş
Tesekkur ederim.
Emeğinize sağlık hocam.
hocam harikasınız. eğitim serisi gelir mi
Teşekkür ederim, vakit buldukça yeni videolar gelir. Fakat eğitim serisi konusunda ne desem standart sapması yüksek olacak :)
Hocam F matrisini dt ile (timestep) çarpmamız gerekmiyor mu?. Teşekkürler hocam, devamının gelmesi dileğiyle.. Saygılar.
Merhaba, F matrisi ayrık durum uzay modeline ait durum matrislerinden biri. Bu matrisin içerisinde, ardışık durumlar arasındaki zaman farkı olan dt'ye bağlı terimler var zaten. Ayrıca dt ile çarpmanıza gerek yok. İçerisinde dt'ye bağlı ifadeler sayesinde bir sonraki ayrık zamandaki durum değişkenlerini elde edebiliyoruz.
@@1volkansezer Bende öyle düşünüyordum hocam da emin olmak istedim. Teşekkürler :)
,
hocam emeğinize sağlık
Teşekkür ederim Mehmet.