I filtri Kalman sono algoritmi utilizzati per stimare lo stato di un sistema dinamico da misurazioni rumorose, ampiamente applicati in settori come robotica, navigazione e finanza.

Principi fondamentali dei filtri Kalman

L'idea principale che sta dietro i filtri Kalman è quella di combinare la conoscenza preventiva di un sistema con nuove misure per produrre una stima ottimale. Essi operano ricorsivamente, aggiornando le stime come nuovi dati diventa disponibile. Il filtro assume dinamiche di sistema lineari e rumore gaussiano, che semplifica il processo di calcolo.

Considerazioni di progettazione

La progettazione di un filtro Kalman comporta la definizione del modello di sistema, comprese le equazioni di transizione e misura dello stato, e richiede anche la stima delle covarianze di processo e di misura del rumore.

Moduli pratici d'uso

I filtri Kalman sono utilizzati in varie applicazioni, come ad esempio:

  • Sistemi di navigazione:[[] Integrazione di unità di misura GPS e inerziale (IMU).
  • Robotics:[] Localizzazione e fusione dei sensori.
  • Finance:[] stimare le tendenze del mercato dai dati rumorosi.
  • Aerospaziale:[] Tracciamento di velivoli e posizioni di veicoli spaziali.