Kerman (inventor del filtro de Kalman)

Como uno de los algoritmos más importantes de la teoría de control moderna, el filtro Kerman se utiliza ampliamente en muchos campos, incluido el control de robots, el aeroespacial, la sismología, las finanzas, etc. El inventor de este algoritmo es el matemático húngaro-estadounidense Rudolf Isaac Kalman (Rudolf Emil Kalman).

El principio del filtro Kerman

El filtro Kerman es un algoritmo basado en la teoría de probabilidad bayesiana que estima y corrige el estado del sistema para lograr la predicción y el control del estado del sistema. Específicamente, el filtro Kerman representa el estado del sistema como un vector, que contiene la posición, velocidad, aceleración y otra información del sistema, y ​​luego obtiene el valor medido del sistema a través del sensor y compara el valor medido con el valor predicho para obtener Se produce un valor de corrección para actualizar la estimación del estado del sistema. Este proceso se puede expresar en los siguientes cuatro pasos:

1. Predicción: según el modelo dinámico del sistema, predice el valor del estado del sistema en el siguiente momento.

2. Actualización: obtenga el valor medido del sistema a través del sensor, compare el valor medido con el valor previsto y obtenga un valor de corrección, que se utiliza para actualizar el valor estimado del estado del sistema.

3. Actualización de covarianza: según la covarianza del valor predicho y el valor medido, se actualiza la matriz de covarianza del estado del sistema, que se utiliza para calcular el valor predicho en el momento siguiente.

4. Bucle: repita el proceso de predicción, actualización y actualización de covarianza hasta que se alcance la condición de terminación preestablecida.

Aplicación del filtro Kerman

El filtro Kerman se utiliza ampliamente en muchos campos, una de las aplicaciones más típicas es el control de robots. En el control de robots, el filtro Kerman se puede utilizar para estimar la posición, velocidad, actitud y otros estados del robot para lograr una navegación y un posicionamiento autónomos del robot.

Además, el filtro Kerman también se utiliza en el ámbito aeroespacial. En el sector aeroespacial, el filtro Kerman se puede utilizar para estimar la posición, velocidad, actitud y otros estados de la aeronave para lograr la navegación y el control de la aeronave.

El filtro Kerman también se utiliza en sismología, finanzas y otros campos. En sismología, el filtro Kerman se puede utilizar para estimar información como la magnitud y la ubicación de la fuente de los terremotos para lograr la predicción y la alerta temprana de terremotos. En el ámbito financiero, el filtro Kerman se puede utilizar para estimar precios de acciones, tipos de cambio y otra información para tomar decisiones de inversión y gestión de riesgos.