CSDN@_Yakult_
El filtro de Kalman es un método de estimación clásico, que se usa ampliamente en el problema de estimar el estado del sistema. Este blog presentará el principio básico del filtro de Kalman y demostrará cómo usar el filtro de Kalman para estimar la posición de un objeto en movimiento a través de un ejemplo de código Python simple.
Al ejecutar el código, obtendremos una imagen con dos subgráficos que muestran la posición y la velocidad estimadas a lo largo del tiempo. En la imagen se puede ver que el filtro de Kalman puede estimar muy bien la posición y la velocidad del objeto en movimiento, al tiempo que considera la influencia del ruido de la medición y el ruido del proceso, lo que hace que el resultado de la estimación sea más estable y preciso.
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1. Introducción al filtro de Kalman
El filtro de Kalman es un algoritmo de filtrado de estimación recursiva para estimar el estado de un sistema dinámico lineal. Combina medidas y modelos de estado, y realiza estimaciones de estado de forma recursiva. La idea central del filtro de Kalman es utilizar la estimación previa y la actualización de medidas para estimar el estado del sistema de manera óptima, teniendo en cuenta la