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- ¿Cuáles son los tipos de filtro Kalman??
- ¿Cuándo podemos usar el filtro Kalman??
- Por qué el filtro Kalman es óptimo?
- ¿Por qué usar Kalman Smoother?
¿Cuáles son los tipos de filtro Kalman??
El capítulo presenta varios tipos de filtros de Kalman utilizados para la localización, que incluyen Filtro Kalman extendido (EKF), Filtro Kalman sin perfume (UKF), Filtro Kalman de conjunto (ENKF) y Filtro Kalman restringido (CKF).
¿Cuándo podemos usar el filtro Kalman??
Los filtros de Kalman se utilizan para estimar de manera óptima las variables de intereses cuando no se pueden medir directamente, pero hay una medición indirecta disponible. También se utilizan para encontrar la mejor estimación de los estados combinando mediciones de varios sensores en presencia de ruido.
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.
¿Por qué usar Kalman Smoother?
Las buenas razones para el suavizado de Kalman son: el Kalman Smoother proporciona muy buenas imputaciones (i.mi. valores imputados) para valores faltantes en su serie de tiempo. El Kalman Smoother proporciona muy buenas estimaciones del vector estatal en el período histórico.
