În statistică și teoria controlului, filtrarea Kalman, cunoscută și sub denumirea de estimare liniară pătratică, este un algoritm care utilizează o serie de măsurători observate de-a lungul timpului, inclusiv zgomotul statistic și …
Ce fac filtrele Kalman?
Filtrele Kalman sunt folosite pentru a estima optim variabilele de interese atunci când acestea nu pot fi măsurate direct, dar este disponibilă o măsurare indirectă. De asemenea, sunt folosite pentru a găsi cea mai bună estimare a stărilor prin combinarea măsurătorilor de la diverși senzori în prezența zgomotului.
De ce este bun filtrul Kalman?
Filtrele Kalman sunt ideale pentru sistemele care se schimbă continuu. Au avantajul că sunt ușoare din punct de vedere al memoriei (nu au nevoie să păstreze nici un alt istoric decât starea anterioară) și sunt foarte rapide, făcându-le potrivite pentru probleme în timp real și sisteme încorporate.
De ce este filtrarea Kalman atât de populară?
Folosind un filtru Kalman cu ferestre pentru reliniarizarea stărilor anterioare sau atunci când aveți observații corelate prin pași de timp, este deseori mult mai ușor să utilizați ecuațiile normale. În plus, matricea de covarianță a filtrului kalman poate avea o semidefiniție nepozitivă în timp.
Ce este filtrul Kalman pentru urmărire?
Filtrarea Kalman (KF) [5] este folosită pe scară largă pentru a urmări obiectele în mișcare, cu ajutorul cărora putem estima viteza și chiar accelerația unui obiect cu măsurarea locațiilor sale. Însăprecizia KF depinde de presupunerea mișcării liniare pentru orice obiect care trebuie urmărit.
