U statistici i teoriji upravljanja, Kalmanovo filtriranje, također poznato kao linearna kvadratna procjena, je algoritam koji koristi niz mjerenja posmatranih tokom vremena, uključujući statistički šum i …
Šta rade Kalman filteri?
Kalman filteri se koriste za optimalnu procjenu varijabli od interesa kada se ne mogu direktno izmjeriti, ali je indirektno mjerenje dostupno. Koriste se i za pronalaženje najbolje procjene stanja kombinovanjem mjerenja različitih senzora u prisustvu šuma.
Zašto je Kalmanov filter dobar?
Kalman filteri su idealni za sisteme koji se kontinuirano mijenjaju. Prednost im je što su lagani u memoriji (ne moraju da čuvaju nikakvu istoriju osim prethodnog stanja), i veoma su brzi, što ih čini veoma pogodnim za probleme u realnom vremenu i ugrađene sisteme.
Zašto je Kalmanovo filtriranje tako popularno?
Koristeći prozorski kalmanov filter za relinearizaciju prošlih stanja ili kada imate korelirana zapažanja kroz vremenske korake, često je mnogo lakše koristiti normalne jednačine. Osim toga, matrica kovarijanse kalmanovog filtera može tokom vremena doći do nepozitivne poludefinicije.
Šta je Kalmanov filter za praćenje?
Kalmanovo filtriranje (KF) [5] se široko koristi za praćenje pokretnih objekata, pomoću kojeg možemo procijeniti brzinu, pa čak i ubrzanje objekta mjerenjem njegove lokacije. Međutim, thetačnost KF zavisi od pretpostavke linearnog kretanja za bilo koji objekat koji treba pratiti.
