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- ¿Qué es el filtro 2d Kalman??
- Por qué el filtro Kalman es óptimo?
- ¿Qué es el ruido del proceso en el filtro Kalman??
- ¿Cómo funciona el filtro extendido de Kalman??
¿Qué es el filtro 2d Kalman??
Un filtro Kalman 2D está diseñado para rastrear un objetivo en movimiento.
Por qué el filtro Kalman es óptimo?
El filtro Kalman es estadísticamente óptimo en el sentido de que proporciona la estimación de covarianza de error mínimo, basado en todos los datos de observación disponibles en el paso de tiempo presente bajo el sistema lineal.
¿Qué es el ruido del proceso en el filtro Kalman??
Ruido de proceso
Por lo tanto, cuando un filtro de Kalman estima el movimiento de un objeto, debe tener en cuenta las desviaciones desconocidas del modelo de movimiento. El término 'ruido del proceso' se utiliza para describir la cantidad de desviación o incertidumbre del verdadero movimiento del objeto del modelo de movimiento elegido.
¿Cómo funciona el filtro extendido de Kalman??
El filtro Kalman extendido (EKF) maneja los modelos de proceso no lineal y medición al recurrir a la linealización para la propagación de la matriz de covarianza de error y el cálculo de Kalman ganan el cálculo.
