O filtro de Kalman estendido (EKF) no rastreamento por radar é uma variação do filtro de Kalman projetado para lidar com não linearidades na dinâmica e nos modelos de medição dos objetos que estão sendo rastreados. Em aplicações de radar, os alvos geralmente exibem dinâmica de movimento não linear ou as próprias medições do radar podem ser funções não lineares das variáveis de estado do alvo. O EKF aborda esses desafios linearizando as equações não lineares em torno do estado estimado atual, permitindo abordar o processo de estimativa de estado usando técnicas de álgebra linear. Esta abordagem permite que os sistemas de radar rastreiem alvos móveis com mais precisão do que com o filtro de Kalman padrão, especialmente em cenários onde as suposições lineares são inadequadas devido à dinâmica complexa do alvo ou às características de medição.
O filtro de Kalman estendido (EKF) para rastreamento é usado em vários campos, incluindo aeroespacial, robótica e visão computacional, para estimar e prever o estado de sistemas dinâmicos com base em medições ruidosas. Em aplicações de rastreamento, como rastreamento de radar ou objetos visuais, o EKF amplia as capacidades do filtro de Kalman básico, adaptando não-linearidades na dinâmica do estado do sistema e nas equações de medição. Ao atualizar iterativamente o estado previsto usando uma aproximação linearizada de equações não lineares, o EKF fornece resultados de rastreamento mais precisos em comparação com métodos mais simples que assumem relações lineares. Isto torna o EKF particularmente valioso em cenários onde os objetos rastreados apresentam comportamento complexo ou imprevisível ao longo do tempo.
A função do filtro de Kalman estendido (EKF) é refinar estimativas de estado em sistemas dinâmicos caracterizados por dinâmica não linear e modelos de medição. Ao contrário do filtro de Kalman padrão, que assume relações lineares entre variáveis de estado e medições, o EKF acomoda não linearidades aproximando essas relações através da linearização. Ao prever o estado do sistema com base em estimativas anteriores e ajustar essas previsões usando medições atuais, o EKF combina informações de forma otimizada ao longo do tempo para reduzir erros de estimativa e incerteza. Esta capacidade torna o EKF adequado para uma ampla gama de aplicações onde a estimativa precisa e confiável do estado é crucial, como rastreamento de alvos móveis em sistemas de radar, navegação autônoma em robótica e fusão de sensores em sistemas automotivos.
Filtro de Kalman Estendido (EKF) para localização refere-se à sua aplicação na estimativa da posição e orientação (ou estado) de um objeto ou sistema em movimento em um ambiente conhecido. Em tarefas de localização, como navegação GPS, localização de robôs ou posicionamento de dispositivos móveis, as medições dos sensores processam EKF para determinar a posição do objeto em relação a um referencial. O EKF lida com não linearidades em medições de sensores e dinâmicas de movimento, permitindo prever e atualizar o estado do objeto com alta precisão, mesmo em ambientes com geometrias complexas ou condições imprevisíveis. Ao incorporar informações de vários sensores e refinar iterativamente as estimativas de estado, o EKF melhora a precisão e a confiabilidade da localização, suportando aplicações que exigem consciência espacial precisa e capacidades de posicionamento.