University of Colorado System
Linear Kalman Filter Deep Dive (and Target Tracking)

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University of Colorado System

Linear Kalman Filter Deep Dive (and Target Tracking)

Gregory Plett

Instructeur : Gregory Plett

Obtenez un aperçu d'un sujet et apprenez les principes fondamentaux.
niveau Intermédiaire

Expérience recommandée

21 heures pour terminer
3 semaines à 7 heures par semaine
Planning flexible
Apprenez à votre propre rythme
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Compétences que vous acquerrez

  • Catégorie : Describing the role of all Kalman-filter variables
  • Catégorie : Understanding purpose of sequential-probabilistic-inference steps
  • Catégorie : Modifying Kalman-filter steps to enable applications that violate the standard assumptions
  • Catégorie : Modifying Kalman-filter steps to make it more robust
  • Catégorie : Implement a Kalman filter for a target-tracking application

Détails à connaître

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Récemment mis à jour !

septembre 2024

Évaluations

26 devoirs

Enseigné en Anglais

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Ce cours fait partie de la Spécialisation Applied Kalman Filtering
Lorsque vous vous inscrivez à ce cours, vous êtes également inscrit(e) à cette Spécialisation.
  • Apprenez de nouveaux concepts auprès d'experts du secteur
  • Acquérez une compréhension de base d'un sujet ou d'un outil
  • Développez des compétences professionnelles avec des projets pratiques
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Il y a 4 modules dans ce cours

Knowing how to derive the steps of the Kalman filter is important for understanding the assumptions that are made and to be able to re-derive the steps for different assumptions. This week, you will learn how to derive the steps and will gain insight into how the Kalman filter works.

Inclus

7 vidéos12 lectures6 devoirs1 sujet de discussion

Last week, you learned the assumptions made when deriving the Kalman filter. What if these assumptions are not met correctly? What if numeric roundoff error causes failure? This week, you will learn how to solve problems with the standard Kalman filter.

Inclus

7 vidéos7 lectures7 devoirs3 laboratoires non notés

The standard linear Kalman filter works well for state estimation, but can be extended to implement prediction and smoothing as well. Further, we can speed up the steps or even eliminate steps in some circumstances. This week, you will learn some extensions and refinements to linear Kalman filters.

Inclus

7 vidéos7 lectures7 devoirs3 laboratoires non notés

A popular application of Kalman filters is to track (usually non-cooperating) targets. This week, you will learn how to implement standard and specialized Kalman filters suited for target tracking.

Inclus

6 vidéos6 lectures6 devoirs2 laboratoires non notés

Instructeur

Gregory Plett
University of Colorado System
9 Cours72 112 apprenants

Offert par

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Felipe M.
Étudiant(e) depuis 2018
’Pouvoir suivre des cours à mon rythme à été une expérience extraordinaire. Je peux apprendre chaque fois que mon emploi du temps me le permet et en fonction de mon humeur.’
Jennifer J.
Étudiant(e) depuis 2020
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Larry W.
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