U statistici i teoriji upravljanja, Kalmanovo filtriranje, također poznato kao linearna kvadratna procjena, algoritam je koji koristi niz mjerenja promatranih tijekom vremena, uključujući statistički šum i …
Što rade Kalman filteri?
Kalmanovi filtri se koriste za optimalnu procjenu varijabli od interesa kada se ne mogu izravno izmjeriti, ali je dostupno neizravno mjerenje. Također se koriste za pronalaženje najbolje procjene stanja kombiniranjem mjerenja različitih senzora u prisutnosti buke.
Zašto je Kalmanov filter dobar?
Kalman filteri su idealni za sustave koji se kontinuirano mijenjaju. Prednost imaju malo memorije (ne moraju čuvati nikakvu povijest osim prethodnog stanja), a vrlo su brzi, što ih čini vrlo prikladnim za probleme u stvarnom vremenu i ugrađene sustave.
Zašto je Kalmanovo filtriranje tako popularno?
Koristeći prozorski kalmanov filtar za relinearizaciju prošlih stanja ili kada imate korelirana opažanja kroz vremenske korake, često je puno lakše koristiti normalne jednadžbe. Osim toga, matrica kovarijacije kalmanovog filtra može tijekom vremena doći do nepozitivne poluodređenosti.
Što je Kalmanov filter za praćenje?
Kalmanovo filtriranje (KF) [5] naširoko se koristi za praćenje pokretnih objekata, pomoću kojeg možemo procijeniti brzinu, pa čak i ubrzanje objekta uz mjerenje njegovih lokacija. Međutimtočnost KF-a ovisi o pretpostavci linearnog gibanja za bilo koji objekt koji treba pratiti.
