개발자비행일지

칼만필터 알고리즘은 Predcit and Correct이다. 즉 물체의 다음 상태를 예측한 값과, 측정한 값의 조합을 통해서 추정되는 다음 상태를 얻어내는 것이다. -> 센서도 오차가 존재하기 때문에, 센서와 시스템 모델에서 예측되는 값을 잘 융합하기 위한 재귀적 알고리즘 Measurement Update: 칼만이득(Kalman gain) 시스템의 상태변수 Xk에 대한 추정으로부터 오차 공분산을 구하고, 이 추정에 대한 불확실성을 표현하기 위해 가우시안 분포로 표현한다. 칼만 필터에서는 이를 Xk^로 표현한다. Xk^가 특정 값 r 에 있을 확률은 다음과 같이 정의할 수 있다. 칼만필터는 Gaussian PDF를 이용하여 프로세스 오차 및 측정 오차를 표현하며, 이 Gaussian PDF는 매 state..