El filtro de Kalman es un método matemático que se utiliza para estimar el verdadero estado de un sistema, como la posición, la velocidad o la orientación, cuando las mediciones del sistema son ruidosas o inciertas. Se utiliza ampliamente en aplicaciones como navegación, robótica y procesamiento de señales.
Conceptos clave:
- Estimación estatal:
- El filtro Kalman combina predicciones (de un modelo de sistema) y mediciones reales (de sensores) para estimar el verdadero estado de un sistema. Actualiza su estimación cada vez que entran nuevas medidas.
- Predicción y actualización:
- Predicción : primero predice el estado del sistema en función de la estimación anterior y el modelo del sistema.
- ACTUALIZACIÓN : Cuando se reciben nuevas mediciones, actualiza el estado predicho ajustándolo con los nuevos datos, corrigiendo cualquier error.
- Manejo de errores:
- El filtro Kalman también realiza un seguimiento de la incertidumbre (o errores) en su estimación. Tiene en cuenta cuán confiables son la predicción y las nuevas mediciones. Si la predicción es más confiable, lo confía más; Si la nueva medición es más confiable, se ajusta más en función de eso.
- Estimación óptima:
- El filtro Kalman está diseñado para dar la mejor estimación posible, minimizando los errores a largo plazo, siempre que el ruido del sistema siga un patrón conocido (como la aleatoriedad en las mediciones).
- Manejo de la no linealidad:
- En los casos en que el sistema no es lineal, las variaciones del filtro Kalman, como el filtro Kalman extendido (EKF), se utilizan para manejar sistemas no lineales.
Ejemplo de aplicación:
En los sistemas de navegación inercial (INS), el filtro Kalman ayuda a combinar datos de acelerómetros , giroscopios y GNSS para dar una estimación más precisa de la posición, la velocidad y la dirección. Dado que los sensores pueden derivar o ser ruidosos, el filtro Kalman suaviza los errores y proporciona resultados más confiables.
Resumen:
El filtro Kalman es un algoritmo que actualiza continuamente su mejor suposición sobre el estado de un sistema al combinar predicciones y mediciones reales, al tiempo que maneja la incertidumbre. Se usa para mejorar la precisión de los sistemas, especialmente cuando los datos del sensor son ruidosos o inciertos.
