Dans les statistiques et la théorie du contrôle, le filtrage de Kalman, également connu sous le nom d'estimation quadratique linéaire, est un algorithme qui utilise une série de mesures observées au fil du temps, y compris le bruit statistique et…
Que font les filtres de Kalman ?
Les filtres de Kalman sont utilisés pour estimer de manière optimale les variables d'intérêt lorsqu'elles ne peuvent pas être mesurées directement, mais une mesure indirecte est disponible. Ils sont également utilisés pour trouver la meilleure estimation des états en combinant les mesures de différents capteurs en présence de bruit.
Pourquoi le filtre de Kalman est-il bon ?
Les filtres de Kalman sont idéaux pour les systèmes qui changent continuellement. Ils ont l'avantage d'être légers en mémoire (ils n'ont pas besoin de conserver d'historique autre que l'état précédent), et ils sont très rapides, ce qui les rend bien adaptés aux problèmes temps réel et aux systèmes embarqués.
Pourquoi le filtrage de Kalman est-il si populaire ?
En utilisant un filtre de kalman fenêtré pour la relinéarisation des états passés ou en ayant des observations corrélées à travers les pas de temps, il est souvent beaucoup plus facile d'utiliser les équations normales. De plus, la matrice de covariance du filtre de Kalman peut atteindre une semi-définition non positive au fil du temps.
Qu'est-ce qu'un filtre de Kalman pour le suivi ?
Le filtrage de Kalman (KF) [5] est largement utilisé pour suivre les objets en mouvement, avec lequel on peut estimer la vitesse et même l'accélération d'un objet avec la mesure de ses emplacements. Cependant, lela précision de KF dépend de l'hypothèse d'un mouvement linéaire pour tout objet à suivre.
