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Showing Revision 1 created 09/04/2012 by almartinflorido.

  1. Esta es la respuesta, es esta de aquí.
  2. Lo que el filtro de Kalman hace, si usted hace la estimación en espacios con varias dimensiones,
  3. no es sólo para los espacios X e Y,
  4. sino que le permite calcular implícitamente la velocidad del objeto,
  5. y luego utilizar esta estimación de velocidad para hacer una predicción muy buena sobre el futuro.
  6. Ahora fíjese que el propio sensor sólo ve su posición.
  7. Nunca ve la velocidad real.
  8. La velocidad se infiere de ver múltiples posiciones.
  9. Así que una de las cosas más sorprendentes acerca de los filtros de Kalman en aplicaciones de seguimiento es
  10. que es capaz de calcular, a pesar de que nunca se mide directamente,
  11. la velocidad del objeto, y desde allí es capaz de hacer predicciones acerca de las futuras ubicaciones
  12. que incorporan velocidad.
  13. Eso es muy, muy, muy grande.
  14. Y esa es una de las razones por las que el filtro de Kalman es un algoritmo muy popular
  15. en inteligencia artificial y en la teoría de control en general.