El filtro de Kalman extendido (EKF) en el seguimiento por radar es una variación del filtro de Kalman diseñado para manejar no linealidades en la dinámica y los modelos de medición de los objetos que se rastrean. En aplicaciones de radar, los objetivos a menudo exhiben una dinámica de movimiento no lineal o las propias mediciones del radar pueden ser funciones no lineales de las variables de estado del objetivo. El EKF aborda estos desafíos linealizando las ecuaciones no lineales alrededor del estado estimado actual, lo que le permite abordar el proceso de estimación del estado utilizando técnicas de álgebra lineal. Este enfoque permite a los sistemas de radar rastrear objetivos en movimiento con mayor precisión que con el filtro Kalman estándar, especialmente en escenarios donde las suposiciones lineales son inadecuadas debido a la compleja dinámica del objetivo o las características de medición.
El filtro de Kalman extendido (EKF) para seguimiento se utiliza en diversos campos, incluidos el aeroespacial, la robótica y la visión por computadora, para estimar y predecir el estado de sistemas dinámicos basándose en mediciones ruidosas. En aplicaciones de seguimiento, como el seguimiento de radares u objetos visuales, el EKF amplía las capacidades del filtro Kalman básico adaptando las no linealidades en la dinámica del estado del sistema y las ecuaciones de medición. Al actualizar iterativamente el estado predicho utilizando una aproximación linealizada de ecuaciones no lineales, EKF proporciona resultados de seguimiento más precisos en comparación con métodos más simples que asumen relaciones lineales. Esto hace que EKF sea particularmente valioso en escenarios donde los objetos rastreados exhiben un comportamiento complejo o impredecible a lo largo del tiempo.
La función del filtro de Kalman extendido (EKF) es refinar las estimaciones de estado en sistemas dinámicos caracterizados por dinámicas no lineales y modelos de medición. A diferencia del filtro de Kalman estándar, que asume relaciones lineales entre variables de estado y mediciones, el EKF se adapta a las no linealidades aproximando estas relaciones mediante linealización. Al predecir el estado del sistema basándose en estimaciones anteriores y ajustar esas predicciones utilizando mediciones actuales, el EKF combina de manera óptima información a lo largo del tiempo para reducir los errores de estimación y la incertidumbre. Esta capacidad hace que EKF sea adecuado para una amplia gama de aplicaciones donde la estimación del estado precisa y confiable es crucial, como el seguimiento de objetivos en movimiento en sistemas de radar, la navegación autónoma en robótica y la fusión de sensores en sistemas automotrices.
El filtro de Kalman extendido (EKF) para localización se refiere a su aplicación para estimar la posición y orientación (o estado) de un objeto o sistema en movimiento en un entorno conocido. En tareas de localización, como navegación GPS, localización de robots o posicionamiento de dispositivos móviles, las mediciones de sensores procesan EKF para determinar la posición del objeto en relación con un marco de referencia. El EKF maneja no linealidades en las mediciones de sensores y la dinámica del movimiento, lo que le permite predecir y actualizar el estado del objeto con alta precisión incluso en entornos con geometrías complejas o condiciones impredecibles. Al incorporar información de múltiples sensores y refinar iterativamente las estimaciones de estado, EKF mejora la precisión y confiabilidad de la localización, admitiendo aplicaciones que requieren conciencia espacial precisa y capacidades de posicionamiento.
