En estadística y teoría de control, el filtrado de Kalman, también conocido como estimación cuadrática lineal, es un algoritmo que utiliza una serie de medidas observadas a lo largo del tiempo, incluido el ruido estadístico y…
¿Qué hacen los filtros Kalman?
Los filtros de Kalman se utilizan para estimar de manera óptima las variables de interés cuando no se pueden medir directamente, pero se dispone de una medición indirecta. También se utilizan para encontrar la mejor estimación de los estados mediante la combinación de mediciones de varios sensores en presencia de ruido.
¿Por qué es bueno el filtro Kalman?
Los filtros Kalman son ideales para sistemas que cambian constantemente. Tienen la ventaja de que son livianos en memoria (no necesitan mantener ningún historial que no sea el estado anterior) y son muy rápidos, lo que los hace ideales para problemas en tiempo real y sistemas integrados.
¿Por qué es tan popular el filtrado de Kalman?
Usando un filtro kalman en ventana para relinealizar estados pasados o cuando se tienen observaciones correlacionadas a través de pasos de tiempo, es a menudo mucho más fácil usar las ecuaciones normales. Además, la matriz de covarianza del filtro de Kalman puede convertirse en una semidefinición no positiva con el tiempo.
¿Qué es el filtro de Kalman para el seguimiento?
El filtrado de Kalman (KF) [5] es ampliamente utilizado para rastrear objetos en movimiento, con el que podemos estimar la velocidad e incluso la aceleración de un objeto con la medición de sus ubicaciones. sin embargo, ella precisión de KF depende de la suposición de movimiento lineal para cualquier objeto a rastrear.
