Trong lý thuyết thống kê và điều khiển, lọc Kalman, còn được gọi là ước lượng bậc hai tuyến tính, là một thuật toán sử dụng một loạt các phép đo được quan sát theo thời gian, bao gồm nhiễu thống kê và…
Bộ lọc Kalman làm gì?
Bộ lọc
Kalman được sử dụngđể ước tính tối ưu các biến sở thích khi chúng không thể đo lường trực tiếp, nhưng có thể đo lường gián tiếp. Chúng cũng được sử dụng để tìm ước tính tốt nhất về trạng thái bằng cách kết hợp các phép đo từ các cảm biến khác nhau khi có nhiễu.
Tại sao bộ lọc Kalman lại tốt?
Bộ lọc
Kalman làlý tưởng cho các hệ thống liên tục thay đổi. Chúng có ưu điểm là bộ nhớ nhẹ (chúng không cần lưu lại bất kỳ lịch sử nào ngoài trạng thái trước đó) và tốc độ rất nhanh nên rất phù hợp cho các vấn đề thời gian thực và các hệ thống nhúng.
Tại sao bộ lọc Kalman lại phổ biến như vậy?
Sử dụng bộ lọc kalman có cửa sổ cho các trạng thái trong quá khứ hoặc khi có các quan sát tương quan qua các bước thời gian,thường dễ dàng hơn nhiều khi sử dụng các phương trình thông thường. Ngoài ra, ma trận hiệp phương sai của bộ lọc kalman có thể chuyển sang tính bán xác định không dương theo thời gian.
Bộ lọc Kalman để theo dõi là gì?
lọc Kalman (KF) [5] làđược sử dụng rộng rãi để theo dõi các đối tượng chuyển động, nhờ đó chúng ta có thể ước tính vận tốc và thậm chí cả gia tốc của một đối tượng bằng cách đo vị trí của nó. Tuy nhiên,độ chính xác của KF phụ thuộc vào giả định về chuyển động thẳng đối với bất kỳ đối tượng nào được theo dõi.
