칼만 필터란 무엇인가요?

칼만 필터는 시변 선형 시스템을 위해 칼만이 제안한 재귀 필터입니다. 이 시스템은 직교 상태 변수를 포함하는 미분 방정식 모델로 설명할 수 있습니다. 이 필터는 과거 측정 추정 오류를 새로운 측정 오류로 결합하여 발명자 Rudolf E. Kalman의 이름을 따서 명명되었습니다. 그러나 문헌에 따르면 Peter Swerling은 실제로 유사한 알고리즘을 더 일찍 제안했습니다. Stanley Schmidt는 최초로 칼만 필터를 구현했습니다. NASA의 Ames 연구 센터를 방문하는 동안 Kalman은 자신의 방법이 Apollo 프로그램의 궤도 예측을 해결하는 데 유용하다는 것을 발견했습니다. 이 필터는 나중에 Apollo 우주선의 항법 컴퓨터에 사용되었습니다. 이러한 유형의 필터에 관한 논문은 Swerling(1958), Kalman(1960) 및 Kalman 및 Bucy(1961)에 의해 출판되었습니다. 현재 Kalman 필터에는 다양한 구현이 있습니다. 원래 Kalman이 제안한 형식은 이제 일반적으로 단순 Kalman 필터라고 합니다. 또한 Schmidt 확장 필터, 정보 필터, Bierman과 Thornton이 개발한 제곱근 필터의 다양한 변형이 있습니다. 아마도 가장 일반적인 칼만 필터는 위상 고정 루프일 것입니다. 이는 라디오, 컴퓨터, 거의 모든 비디오 또는 통신 장비에서 발견됩니다. 적용 예: 칼만 필터링의 일반적인 예는 제한적이고 잡음이 많은 물체 위치 관찰 시퀀스(편향될 수 있음)로부터 물체의 위치, 좌표 및 속도를 예측하는 것입니다. 이는 레이더, 컴퓨터 비전 등 다양한 엔지니어링 애플리케이션에서 찾아볼 수 있습니다. 동시에 칼만 필터링은 제어 이론 및 제어 시스템 공학에서도 중요한 주제입니다. 예를 들어, 레이더의 경우 사람들은 표적을 추적하는 능력에 관심이 있습니다. 그러나 측정된 대상의 위치, 속도, 가속도 값에는 언제든지 노이즈가 포함되는 경우가 많습니다. 칼만 필터는 표적의 동적 정보를 사용하여 잡음의 영향을 제거하고 표적 위치에 대한 좋은 추정치를 얻으려고 합니다. 이 추정은 현재 목표 위치의 추정(필터링), 미래 위치의 추정(예측) 또는 과거 위치의 추정(보간 또는 평활화)일 수 있습니다.