四足机器人测量模型介绍
测量模型(update模型)
预测模型中极有可能包含了规划器所产生的误差，因此，我们可以使用更多的测量模型来纠正预测值，以获得更精确的接触概率估计。 标准卡尔曼滤波修正方程如下：
1、地形高度模型
同样，取不同参数观察其概率分布情况，横坐标为地形高度，纵坐标为发生接触的概率：
高度模型的代码：
def ground_height(pz, params): the probability of contact given foot heigh :param pz: ground height :param params: [mu_z, sigma_z] :return: the probability of contact mu_z, sigma_z = params prob_ground_height = 0.5 * (1 + math.erf((mu_z-pz) / (sigma_z*np.sqrt(2)))) return prob_ground_height该模型提供的校正测量及其协方差矩阵如下：
2、反作用力模型
取不同参数观察其概率分布图像，横坐标为力的大小，纵坐标为发生接触的概率：
模型代码如下：
def contact_force(f, params): the probability of contact given the estimated foot force :param f: contact force :param params: [mu_z, sigma_z] :return: the probability of contact mu_f, sigma_f = params prob_force = 0.5 * (1 + math.erf((f-mu_f) / (sigma_f*np.sqrt(2)))) return prob_force该模型提供第二项校正测量结果：
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