Le filtre de Kalman est un algorithme de traitement du signal utilisé pour estimer les états d'un système dynamique à partir d'observations incomplètes et bruitées. Il a été développé par le mathématicien et ingénieur américain Rudolph Kalman dans les années 1960 et est largement utilisé dans les domaines de la robotique, de la navigation, de la mécanique, de la finance et dans de nombreux autres domaines.
Le filtre de Kalman utilise des modèles mathématiques pour estimer l'état d'un système en utilisant une séquence d'observations. Il peut être utilisé pour estimer la position, la vitesse, la direction et d'autres propriétés d'un objet ou système en mouvement. Le filtre de Kalman utilise des mesures passées, des modèles de comportement de système et des observations actuelles pour évaluer l'état actuel et prédire l'état futur du système.
Le filtre de Kalman est généralement utilisé dans les systèmes en temps réel et les applications qui nécessitent une estimation précise de l'état du système. Il est souvent utilisé avec des capteurs tels que des gyroscopes, des accéléromètres, des caméras et des radars pour recueillir des informations sur l'environnement et la position d'un objet.
En résumé, le filtre de Kalman est un algorithme de traitement du signal sophistiqué qui permet de créer des estimations précises de l'état d'un système à partir de données bruyantes et incomplètes. Il est largement utilisé dans de nombreux domaines pour améliorer la précision et la performance des systèmes complexes.
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