El filtro de Kalman en seguimiento es un algoritmo matemático utilizado para estimar el estado de un sistema dinámico basándose en mediciones de ruido a lo largo del tiempo. En radar y otras aplicaciones de seguimiento, el filtro Kalman procesa mediciones de radar sucesivas para predecir y refinar la posición, la velocidad y otros parámetros de objetivos en movimiento. Combina predicciones de un modelo dinámico del movimiento del objetivo con mediciones de los retornos del radar para producir estimaciones óptimas del estado actual del objetivo. El filtro Kalman actualiza continuamente estas estimaciones a medida que hay nuevas mediciones disponibles, incorporando información estadística sobre las incertidumbres de las mediciones y la dinámica del sistema para mejorar la precisión y confiabilidad del seguimiento.
El filtro de Kalman proporciona un método eficiente y eficaz para la estimación del estado en sistemas dinámicos sujetos a ruido e incertidumbre. En el seguimiento por radar, por ejemplo, el filtro de Kalman aborda desafíos como errores de medición, dinámica de movimiento del objetivo y perturbaciones ambientales actualizando recursivamente el vector de estado estimado en función de estimaciones anteriores y mediciones actuales. Al minimizar el error cuadrático medio entre los estados previstos y observados, el filtro de Kalman combina de manera óptima información a lo largo del tiempo para rastrear con precisión objetivos en movimiento y predecir sus posiciones futuras con una incertidumbre mínima.
El filtro Kalman se utiliza en GPS (sistema de posicionamiento global) para mejorar la precisión y confiabilidad de la estimación de posición basada en mediciones satelitales. Los receptores GPS utilizan señales de múltiples satélites para determinar la posición, la velocidad y el tiempo (PVT) del receptor. El filtro Kalman procesa estas mediciones satelitales, que incluyen mediciones de pseudorango y Doppler, para estimar el vector de estado del receptor (posición, velocidad y posiblemente sesgo del reloj) y reducir los errores causados por factores como retrasos, condiciones atmosféricas, imprecisiones de la órbita del satélite y ruido del receptor. Al implementar y perfeccionar continuamente la solución PVT, Kalman Filter mejora la precisión general de la navegación y el posicionamiento GPS para aplicaciones que van desde dispositivos de navegación personales hasta posicionamiento preciso en las industrias de aviación, marítima y de transporte.
El filtro de Kalman para el seguimiento visual de objetos se utiliza en aplicaciones de procesamiento de imágenes y visión por computadora para rastrear el movimiento y la posición de objetos en secuencias de video o transmisiones de cámaras en tiempo real. Funciona prediciendo el estado del objeto en función de sus posiciones y velocidades anteriores y luego ajustando estas predicciones en función de las mediciones visuales actuales. En el seguimiento visual, el filtro de Kalman integra datos de la imagen, como valores de intensidad de píxeles o descriptores de características, para estimar la trayectoria y posición del objeto a lo largo del tiempo. Esto permite tareas como el reconocimiento de objetos, la vigilancia, la interacción persona-computadora y la navegación autónoma en robótica, donde el seguimiento preciso y sólido de los objetos en movimiento es crucial.
El filtro Kalman sin perfume (UKF) es una extensión del filtro Kalman que aborda las no linealidades en sistemas dinámicos y modelos de medición. En aplicaciones de seguimiento donde las no linealidades son significativas, como en dinámicas de movimiento no lineales o modelos de medición de sensores complejos, el UKF proporciona una estimación más precisa del estado objetivo en comparación con el filtro de Kalman tradicional. En lugar de linealizar la dinámica del sistema y las ecuaciones de medición como en el filtro de Kalman extendido (EKF), el UKF aproxima la distribución del estado utilizando un conjunto de puntos de muestra cuidadosamente seleccionados (puntos Sigma) hasta un proceso de muestreo determinista. Esto permite que UKF capture de manera más efectiva relaciones e incertidumbres no lineales, lo que lo hace adecuado para problemas de seguimiento no lineales de alta dimensión en radar, robótica y otras áreas donde la estimación precisa de la condición es fundamental.