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El Filtro de Kalman - Departamento de Electrónica - Universidad de ...

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Introduction<br />

<strong>Filtro</strong> <strong>de</strong> <strong>Kalman</strong><br />

Ejemplo: Sistema <strong>de</strong> Tracking<br />

Orígenes<br />

Descripción <strong>de</strong>l <strong>Filtro</strong> <strong>de</strong> <strong>Kalman</strong><br />

Ejemplo:<br />

Conclusiones<br />

I<strong>de</strong>a<br />

Se preten<strong>de</strong> obtener la posición en un plano <strong>de</strong> un objeto a<br />

partir <strong>de</strong> una medida contaminada con ruido Σ V :<br />

En la mayoría <strong>de</strong> las aplicaciones reales no se conoce un<br />

mo<strong>de</strong>lo <strong>de</strong> movimiento G y H <strong>de</strong>sconocidas.<br />

¿Cómo se utiliza el filtro <strong>de</strong> <strong>Kalman</strong> ?<br />

Se utiliza un mo<strong>de</strong>lo <strong>de</strong> movimiento lineal para G y se estima<br />

posición y velocidad X k = (x k ,y k ,v x ,v y )<br />

⎛ ⎞<br />

1 0 1 0<br />

G = ⎜0 1 0 1<br />

⎟<br />

⎝0 0 1 0⎠<br />

0 0 0 1<br />

{<br />

x k = x k−1 + v x<br />

y k = y k−1 + v y<br />

(17)<br />

Profesor: Daniel Pizarro Pérez<br />

Estimación estocástica: <strong>Filtro</strong> <strong>de</strong> <strong>Kalman</strong>

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