Il filtro di Kalman esteso (EKF) nel tracciamento radar è una variazione del filtro di Kalman progettato per gestire le non linearità nella dinamica e nei modelli di misurazione degli oggetti tracciati. Nelle applicazioni radar, i bersagli spesso mostrano dinamiche di movimento non lineare oppure le misurazioni radar stesse possono essere funzioni non lineari delle variabili di stato del target. L’EKF affronta queste sfide linearizzando le equazioni non lineari attorno allo stato attuale stimato, consentendogli di avvicinarsi al processo di stima dello stato utilizzando tecniche di algebra lineare. Questo approccio consente ai sistemi radar di tracciare bersagli in movimento in modo più accurato rispetto al filtro di Kalman standard, soprattutto in scenari in cui le ipotesi lineari sono inadeguate a causa della complessa dinamica del bersaglio o delle caratteristiche di misurazione.
Il filtro di Kalman esteso (EKF) per il tracciamento viene utilizzato in vari campi, tra cui aerospaziale, robotica e visione artificiale, per stimare e prevedere lo stato dei sistemi dinamici sulla base di misurazioni rumorose. Nelle applicazioni di tracciamento, come il tracciamento di oggetti radar o visivi, l’EKF estende le capacità del filtro di Kalman di base adattando le non linearità nella dinamica dello stato del sistema e nelle equazioni di misurazione. Aggiornando in modo iterativo lo stato previsto utilizzando un’approssimazione linearizzata di equazioni non lineari, EKF fornisce risultati di tracciamento più accurati rispetto ai metodi più semplici che presuppongono relazioni lineari. Ciò rende EKF particolarmente prezioso negli scenari in cui gli oggetti tracciati mostrano un comportamento complesso o imprevedibile nel tempo.
La funzione del filtro di Kalman esteso (EKF) è quella di affinare le stime di stato in sistemi dinamici caratterizzati da dinamica non lineare e modelli di misura. A differenza del filtro di Kalman standard, che presuppone relazioni lineari tra variabili di stato e misurazioni, l’EKF tiene conto delle non linearità approssimando queste relazioni attraverso la linearizzazione. Prevedendo lo stato del sistema sulla base di stime precedenti e adattando tali previsioni utilizzando le misurazioni attuali, l’EKF combina in modo ottimale le informazioni nel tempo per ridurre gli errori di stima e l’incertezza. Questa capacità rende EKF adatto a un’ampia gamma di applicazioni in cui la stima accurata e affidabile dello stato è cruciale, come il tracciamento di bersagli in movimento nei sistemi radar, la navigazione autonoma nella robotica e la fusione di sensori nei sistemi automobilistici.
Il filtro di Kalman esteso (EKF) per la localizzazione si riferisce alla sua applicazione nella stima della posizione e dell’orientamento (o stato) di un oggetto o sistema in movimento in un ambiente noto. Nelle attività di localizzazione, come la navigazione GPS, la localizzazione di robot o il posizionamento di dispositivi mobili, le misurazioni dei sensori elaborano l’EKF per determinare la posizione dell’oggetto rispetto a un quadro di riferimento. L’EKF gestisce le non linearità nelle misurazioni dei sensori e nelle dinamiche di movimento, consentendogli di prevedere e aggiornare lo stato degli oggetti con elevata precisione anche in ambienti con geometrie complesse o condizioni imprevedibili. Incorporando informazioni provenienti da più sensori e perfezionando in modo iterativo le stime dello stato, EKF migliora l’accuratezza e l’affidabilità della localizzazione, supportando applicazioni che richiedono una precisa consapevolezza spaziale e capacità di posizionamento.
