Вопросы и комментарии - в чате сообщества:
t.me/noml_community
Выступал:
😎 Александр Собенников, руководитель направления PMQ, GlowByte Advanced Analytics
Аннотация доклада:
Фильтр Калмана - эффективный рекурсивный фильтр, оценивающий вектор состояния динамической системы, используя ряд неполных и зашумленных измерений.
Чем так хорош фильтр Калмана:
🔸Сглаживание шума (улучшение зашумленных измерений)
🔸Оценка состояния системы (для обратной связи)
🔸Рекурсивность (вычисляет следующую оценку используя только последние измерения)
В каких задачах фильтры Калмана находят применение:
🔹Навигационные системы (де-факто стандарт для GPS)
🔹Автопилоты (первое применение в миссии “Аполлон”)
🔹Управление производственными системами