Introducción al filtro de Kalman

Opiniones de los lectores

El libro recibe críticas por ser demasiado complejo y estar mal formateado para el público al que va dirigido, carecer de claridad y de aplicaciones prácticas, lo que lo hace inadecuado para principiantes. Aunque puede aportar ideas a los usuarios experimentados, no sirve como introducción eficaz a los filtros de Kalman.

⬤ Ofrece ideas únicas para lectores experimentados
⬤ presentación concisa de los principios de los filtros de Kalman
⬤ podría ser beneficioso para quienes ya están familiarizados con el tema.

⬤ Título engañoso que sugiere que es un texto introductorio
⬤ mala calidad de producción y formato
⬤ presentación seca y complicada
⬤ no apto para principiantes
⬤ carece de explicaciones de aplicación en el mundo real.

(basado en 4 opiniones de lectores)

Título original:

A Kalman Filter Primer

Contenido del libro:

La estimación del estado de un sistema en presencia de ruido es fundamental para los sistemas de control, el procesamiento de señales y muchas otras aplicaciones en diversos campos. Desarrollado hace décadas, el filtro de Kalman sigue siendo una herramienta importante y potente para estimar las variables de un sistema en presencia de ruido. Sin embargo, cuando se está inundado de teoría y vastas notaciones, aprender cómo funciona el filtro de Kalman puede ser una tarea desalentadora.

Con su enfoque matemáticamente riguroso y "sin florituras" del filtro de Kalman básico de tiempo discreto, A Kalman Filter Primer construye una comprensión profunda del funcionamiento interno y de los conceptos básicos de las recursiones del filtro de Kalman a partir de los primeros principios. En lugar de la típica perspectiva bayesiana, el autor desarrolla el tema mediante métodos de mínimos cuadrados y matriciales clásicos utilizando la descomposición de Cholesky para destilar la esencia del filtro de Kalman y revelar las motivaciones que subyacen a la elección del vector de estado inicializador. Proporciona algoritmos de pseudocódigo para las distintas recursiones, lo que permite desarrollar código para aplicar el filtro en la práctica. El libro estudia a fondo el desarrollo de los modernos algoritmos de suavizado y los métodos para determinar los estados iniciales, junto con un desarrollo exhaustivo del filtro de Kalman "difuso".

Mediante una presentación escalonada que parte de discusiones sencillas para llegar a tratamientos más complejos y exhaustivos, A Kalman Filter Primer es la introducción perfecta para utilizar rápida y eficazmente el filtro de Kalman en la práctica.