Kerman(칼만 필터 창시자)

현대 제어 이론에서 가장 중요한 알고리즘 중 하나로 케르만 필터는 로봇 제어, 항공우주, 지진학, 금융 등 다양한 분야에서 널리 사용되고 있다. 이 알고리즘의 발명자는 헝가리계 미국인 수학자 루돌프 아이작 칼만(Rudolf Emil Kalman)입니다.

케르만 필터의 원리

커만 필터는 베이지안 확률 이론에 기초한 알고리즘으로 시스템 상태를 예측하고 제어하기 위해 사용됩니다. 구체적으로 커만 필터는 시스템의 상태를 벡터로 표현하는데, 여기에는 시스템의 위치, 속도, 가속도 등의 정보가 담겨 있으며, 센서를 통해 시스템의 측정값을 얻고 측정값과 예측값을 비교하여 획득 시스템 상태의 추정을 업데이트하기 위해 수정 값이 생성됩니다. 이 과정은 다음 네 단계로 표현될 수 있습니다:

1. 예측: 시스템의 동적 모델에 따라 다음 순간의 시스템 상태 값을 예측합니다.

2. 업데이트: 센서를 통해 시스템의 측정값을 획득하고, 측정값과 예측값을 비교하여 보정값을 획득하며, 이는 시스템 상태 추정값을 업데이트하는 데 사용됩니다.

3. 공분산 업데이트: 예측값과 측정값의 공분산을 기반으로 시스템 상태의 공분산 행렬을 업데이트하여 다음 순간의 예측값을 계산합니다.

4. 루프: 미리 설정된 종료 조건에 도달할 때까지 예측, 업데이트 및 공분산 업데이트 프로세스를 반복합니다.

커만 필터의 응용

커만 필터는 다양한 분야에서 널리 사용되고 있으며, 가장 대표적인 응용 중 하나가 로봇 제어이다. 로봇 제어에서 Kerman 필터는 로봇의 위치, 속도, 자세 및 기타 상태를 추정하여 로봇의 자율 탐색 및 위치 지정을 달성하는 데 사용할 수 있습니다.

또한 항공우주 분야에서도 케르만 필터(Kerman Filter)가 사용된다. 항공우주에서는 Kerman 필터를 사용하여 항공기의 위치, 속도, 자세 및 기타 상태를 추정하여 항공기의 항법 및 제어를 달성할 수 있습니다.

케르만 필터는 지진학, 금융 및 기타 분야에서도 사용됩니다. 지진학에서 케르만 필터는 지진 예측 및 조기 경보를 달성하기 위해 지진의 규모 및 발생 위치와 같은 정보를 추정하는 데 사용될 수 있습니다. 금융 분야에서 Kerman 필터는 주가, 환율 및 기타 정보를 추정하여 투자 결정 및 위험 관리를 달성하는 데 사용될 수 있습니다.