Kalman Filter
O Kalman Filter, ou Filtro de Kalman, é um algoritmo matemático utilizado para estimar o estado de um sistema dinâmico a partir de medições ruidosas. Desenvolvido por Rudolf E. Kalman na década de 1960, esse filtro é amplamente aplicado em diversas áreas, como navegação, controle de sistemas e processamento de sinais.
Princípios do Kalman Filter
O funcionamento do Kalman Filter baseia-se em dois passos principais: a previsão e a atualização. Na fase de previsão, o filtro utiliza um modelo do sistema para estimar o estado futuro. Em seguida, na fase de atualização, ele ajusta essa previsão com base nas medições observadas, levando em conta a incerteza tanto do modelo quanto das medições.
Aplicações do Kalman Filter
O Kalman Filter é amplamente utilizado em sistemas de navegação, como GPS, onde é necessário combinar informações de diferentes sensores para obter uma posição precisa. Além disso, é utilizado em robótica para rastreamento de objetos e em finanças para prever tendências de mercado.
Vantagens do Kalman Filter
Uma das principais vantagens do Kalman Filter é sua capacidade de lidar com incertezas e ruídos nas medições. Ele fornece estimativas ótimas, minimizando o erro quadrático médio. Além disso, o filtro é computacionalmente eficiente, o que o torna adequado para aplicações em tempo real.
Limitações do Kalman Filter
Apesar de suas vantagens, o Kalman Filter possui algumas limitações. Ele assume que os erros de medição e os ruídos do sistema são gaussianos e que o modelo do sistema é linear. Para sistemas não lineares, versões estendidas do filtro, como o Filtro de Kalman Estendido (EKF), são necessárias.