- 본 기사는 불확실성 속에서 시스템 상태를 추정하고 예측하는 강력한 도구인 Kalman Filter에 대한 종합 가이드입니다.
- 저자인 Alex Becker는 추적 애플리케이션에서 Kalman Filter를 사용한 경험이 풍부한 엔지니어입니다.
- Kalman Filter는 목표 추적, 네비게이션, 제어 등의 애플리케이션에서 널리 사용됩니다.
- 이 가이드는 2017년에 만들어진 온라인 튜토리얼로, 수치 예제와 직관적인 설명을 통해 Kalman Filter의 개념을 단순화하는 것을 목표로 했습니다.
- 이 튜토리얼은 일변량(1차원) 및 다변량(다차원) Kalman Filter를 다룹니다.
- 높은 수요로 인해 튜토리얼은 비선형 Kalman Filter, 센서 융합, 실용적인 구현 가이드라인과 같은 고급 주제를 포함하도록 확장되었습니다.
- 이 튜토리얼은 책으로 변환되어 판매되고 있습니다. 원래의 튜토리얼은 여전히 무료로 이용할 수 있습니다.
- 이 책은 Kalman Filter 소개, 다변량 Kalman Filter, 비선형 Kalman Filter, 구현을 위한 실용적인 가이드라인의 네 부분으로 나뉩니다.
- Kalman Filter는 GPS 수신기가 위치와 속도를 추정하는 것과 같이, 일련의 측정을 통해 숨겨진 상태를 추정하는 여러 센서를 사용하는 시스템에서 필수적입니다.
- 이 필터는 1960년에 논문을 발표한 Rudolf E. Kálmán의 이름을 따서 명명되었습니다.
- Kalman Filter는 추적 및 예측 알고리즘에서 중요하며, 측정이 부정확하고 불확실할 때도 시스템 상태를 추정하고 예측할 수 있습니다.
- 이 책에는 필요한 수학적 배경도 포함되어 있어, 지식을 확장하고 수학에 대한 두려움을 극복하는 데 탄탄한 기반을 제공합니다.
- 이 책을 마치면, Kalman Filter의 설계, 시뮬레이션, 성능 평가를 할 수 있게 될 것입니다.