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- ¿Cuál es la matriz R en el filtro Kalman??
- ¿Qué es la matriz de estado en el filtro Kalman??
- ¿Qué es la matriz de covarianza de error en el filtro Kalman??
- ¿Kalman gana una matriz??
¿Cuál es la matriz R en el filtro Kalman??
R expresa cuán precisos son sus sensores. Q es una medida de cuán preciso es su modelo: algunas dinámicas son demasiado complicadas para modelarse y se supone como ruido del proceso. Al comparar las predicciones de su modelo con mediciones reales, podría estimar Q.
¿Qué es la matriz de estado en el filtro Kalman??
La matriz de transición del estado describe cómo sus estados se propagan con el tiempo dado un estado inicial. Para un sistema de invariación de tiempo lineal (LTI), esta es una matriz constante. Por ejemplo, suponiendo que tengo un modelo LTI de tiempo discreto bidimensional que se proporciona a continuación: x (k+1) = x (k) ---- (1) y (k+1) = y (k)+2x ( k) ----- (2)
¿Qué es la matriz de covarianza de error en el filtro Kalman??
El filtro Kalman (KF) es un esquema recursivo que propaga una estimación actual de un estado y la matriz de covarianza de error de ese estado hacia adelante en el tiempo. El filtro combina de manera óptima la nueva información introducida por las mediciones con información anterior incorporada en el estado anterior con una matriz de ganancia de Kalman.
¿Kalman gana una matriz??
La ganancia del filtro de Kalman surge en la estimación lineal y está asociada con sistemas lineales. La ganancia es una matriz a través de la cual se calculan la estimación y la predicción del estado, así como las matrices de covarianza de error de estimación y predicción correspondiente.
