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Kalman Filter 설명

칼만 필터(Kalman Filter) 개념 정리 (+ KF, EKF, ESKF, IEKF, IESKF) 본 포스트는 필자가 Kalman filter 공부하면서 배운 내용을 정리한 포스트이다.Kalman filter를 이해하는데 필요한 기반 지식은 확률 이론(Probability Theory) 개념 정리 포스팅을 참조하면 된다.Particle filter에 대해 알고 싶으면 파티클 필터(Particle Filter) 개념 정리 포스팅을 참조하면 된다.Recursive bayes filter상태 추정 문제란 일반적으로 주어진 제어입력과 관측값이 있을 때 이를 바탕으로 현재 상태(e.g., 위치, 속도, 회전 등)를 추정하는 것을 의미한다. 제어입력과 관측값이 주어졌을 때 현재 상태 $\mathbf{x}_{t}$의 믿을만한 정도, 또는 $\mathbf{x}_{t}$에 대한 Belief $\text{bel}(\m.. 더보기

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