Kalmanův filtr odhaduje stav systému z měření s vysokým šumem. Kombinuje matematický model chování systému s daty ze senzorů, která nikdy nejsou dokonalá. Výsledkem je odhad, který je lepší než odhad daný modelem nebo samotným senzorem.

Rudolf Kalman publikoval algoritmus v roce 1960. Byl použit v navigačním počítači Apollo a od té doby je součástí téměř každého navigačního systému. Robot ho používá ke sloučení odometrie kol, IMU, GPS a lidaru do jednoho odhadu polohy. Dron ho používá ke kombinaci dat z akcelerometru a gyroskopu do stabilního postoje.

Jak funguje Kalmanův filtr

• Předpověď: použijte model k odhadu dalšího stavu.
• Aktualizace: k opravě predikce použijte měření senzoru.
• Zisk: vážení predikce a měření podle jejich nejistoty.
• Kovariance: sledujte, jak nejistý je odhad.
• Iterovat: opakovat v každém časovém kroku.

Filtr předpokládá lineární systémy a Gaussův šum. Reálné systémy jsou často nelineární, a proto existuje rozšířený Kalmanův filtr a neparfémovaný Kalmanův filtr. Linearizují model kolem aktuálního odhadu. Kalmanův filtr není magie. Je to principiální způsob, jak kombinovat nedokonalé informace. Dejte mu špatný model nebo špatná data ze senzorů a výsledkem bude špatný odhad. Ale když jsou model a senzory rozumné, je pozoruhodně efektivní. Je to jeden z nejdůležitějších algoritmů v robotice.