Në statistikat dhe teorinë e kontrollit, filtrimi Kalman, i njohur gjithashtu si vlerësimi kuadratik linear, është një algoritëm që përdor një seri matjesh të vëzhguara me kalimin e kohës, duke përfshirë zhurmën statistikore dhe …
Çfarë bëjnë filtrat Kalman?
Filtra Kalman përdoren për të vlerësuar në mënyrë optimale variablat e interesave kur ato nuk mund të maten drejtpërdrejt, por disponohet një matje indirekte. Ato përdoren gjithashtu për të gjetur vlerësimin më të mirë të gjendjeve duke kombinuar matjet nga sensorë të ndryshëm në prani të zhurmës.
Pse filtri Kalman është i mirë?
Filtat Kalman janë idealë për sistemet që ndryshojnë vazhdimisht. Ata kanë avantazhin se janë të lehta në memorie (nuk kanë nevojë të mbajnë ndonjë histori tjetër përveç gjendjes së mëparshme), dhe janë shumë të shpejtë, duke i bërë ato të përshtatshme për problemet në kohë reale dhe sistemet e integruara.
Pse filtrimi Kalman është kaq popullor?
Përdorimi i një filtri kalman me dritare për rilinearizimin e gjendjeve të kaluara ose kur keni vëzhgime të ndërlidhura përmes hapave kohorë, është shpesh shumë më e lehtë të përdoren ekuacionet normale. Përveç kësaj, matrica e kovariancës së filtrit kalman mund të kalojë në gjysmëpërcaktueshmëri jo pozitive me kalimin e kohës.
Çfarë është filtri Kalman për gjurmim?
Filtri Kalman (KF) [5] përdoret gjerësisht për të gjurmuar objektet në lëvizje, me të cilin mund të vlerësojmë shpejtësinë dhe madje nxitimin e një objekti me matjen e vendndodhjeve të tij. Megjithatë,saktësia e KF varet nga supozimi i lëvizjes lineare për çdo objekt që do të gjurmohet.
