As a follow-on course to "Linear Kalman Filter Deep Dive", this course derives the steps of the extended Kalman filter and the sigma-point Kalman filter for estimating the state of nonlinear dynamic systems. You will learn how to implement these filters in Octave code and compare their results. You will be introduced to adaptive methods to tune Kalman-filter noise-uncertainty covariances online. You will learn how to estimate the parameters of a state-space model using nonlinear Kalman filters.
Nonlinear Kalman Filters (and Parameter Estimation)
Nonlinear Kalman Filters (and Parameter Estimation)
Unterrichtet auf Englisch
Stufe Mittel
Empfohlene Erfahrung
Es dauert 21 Stunden
3 Wochen bei 7 Stunden pro Woche
Flexibler Zeitplan
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: Implement sigma-point Kalman filter (SPKF) and unscented Kalman filter (UKF)
- Kategorie: Implement extended Kalman filter (EKF)
- Kategorie: Implement parameter estimators using nonlinear Kalman filters
- Kategorie: Implement cubature Kalman filter (CKF)
- Kategorie: Implement adaptive extended Kalman filter (AEKF)
Wichtige Details
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In diesem Kurs gibt es 4 Module
This week, you will learn how to implement the extended Kalman filter to estimate the state of a nonlinear system.
Das ist alles enthalten
8 Videos13 Lektüren7 Aufgaben1 Diskussionsthema1 Unbewertetes Labor
This week, you will learn how to implement the sigma-point Kalman filter to estimate the state of a nonlinear system.
Das ist alles enthalten
6 Videos6 Lektüren6 Aufgaben1 Unbewertetes Labor
This week, you will learn how to extend and refine nonlinear Kalman filters for special cases.
Das ist alles enthalten
7 Videos7 Lektüren7 Aufgaben3 Unbewertete Labore
This week, you will learn how to use nonlinear Kalman filters to estimate model parameter values.
Das ist alles enthalten
7 Videos7 Lektüren7 Aufgaben3 Unbewertete Labore
Dozent
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University of Colorado System
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Lernender seit 2018
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Häufig gestellte Fragen
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