As a follow-on course to "Kalman Filter Boot Camp", this course derives the steps of the linear Kalman filter to give understanding regarding how to adjust the method to applications that violate the standard assumptions. Applies this understanding to enhancing the robustness of the filter and to extend to applications including prediction and smoothing. Shows how to implement a target-tracking application in Octave code using an interacting multiple-model Kalman filter.
Linear Kalman Filter Deep Dive (and Target Tracking)
Linear Kalman Filter Deep Dive (and Target Tracking)
Ce cours fait partie de Spécialisation Applied Kalman Filtering
Instructeur : Gregory Plett
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niveau Intermédiaire
Expérience recommandée
21 heures pour terminer
3 semaines à 7 heures par semaine
Planning flexible
Apprenez à votre propre rythme
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
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Récemment mis à jour !
septembre 2024
Évaluations
26 devoirs
Enseigné en Anglais
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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
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