[Kalman Filter] 개념 정리 블로그/자료 모음

칼만 필터(Kalman filter)는 잡음이 포함되어 있는 측정치를 바탕으로 선형 역학계의 상태를 추정하는 재귀 필터로, 루돌프 칼만이 개발하였다. 칼만 필터는 컴퓨터 비전, 로봇 공학, 레이다 등의 여러 분야에 사용된다. 칼만 필터는 과거에 수행한 측정값을 바탕으로 현재의 상태 변수의 결합분포를 추정한다. 

알고리즘은 예측과 업데이트의 두 단계로 이루어진다. 예측 단계에서는 현재 상태 변수의 값과 정확도를 예측한다. 현재 상태 변수의 값이 실제로 측정된 이후, 업데이트 단계에서는 이전에 추정한 상태 변수를 기반으로 예측한 측정치와 실제 측정치의 차이를 반영해 현재의 상태 변수를 업데이트한다.

📚 "위키백과, 칼만 필터"

 

슬기로운 개굴생활 중에 칼만 필터(Kalman Filter)에 대해 공부할 일이 있었다. 개구리에게는 생소한 개념이었고 어려운 수식이 많이 등장하여 여러 블로그 및 자료의 도움을 받았다. 개구리가 칼만 필터를 이해하는데 도움을 준 블로그 및 자료를 정리하였다. 개굴 🐸

위키

https://en.wikipedia.org/wiki/Kalman_filter

Kalman filter - Wikipedia

 

블로그

https://medium.com/@celinachild/kalman-filter-소개-395c2016b4d6

Kalman filter 소개

https://gaussian37.github.io/ad-ose-lkf_basic/

선형 칼만 필터의 원리 이해

http://jinyongjeong.github.io/2017/02/14/lec03_kalman_filter_and_EKF/

[SLAM] Kalman filter and EKF(Extended Kalman Filter) · Jinyong

 

도서

https://product.kyobobook.co.kr/detail/S000001743717

칼만 필터는 어렵지 않아 | 김성필 - 교보문고