O filtro de Kalman em rastreamento é um algoritmo matemático usado para estimar o estado de um sistema dinâmico com base em medições ruidosas ao longo do tempo. Em radar e outras aplicações de rastreamento, o filtro de Kalman processa medições de radar sucessivas para prever e refinar a posição, velocidade e outros parâmetros de alvos em movimento. Ele combina previsões de um modelo dinâmico de movimento do alvo com medições de retornos de radar para produzir estimativas ideais do estado atual do alvo. O filtro de Kalman atualiza continuamente essas estimativas à medida que novas medições são disponibilizadas, incorporando informações estatísticas sobre incertezas de medição e dinâmica do sistema para melhorar a precisão e a confiabilidade do rastreamento.
O filtro de Kalman deve fornecer um método eficiente e eficaz para estimativa de estado em sistemas dinâmicos sujeitos a ruído e incerteza. No rastreamento por radar, por exemplo, o filtro de Kalman aborda desafios como erros de medição, dinâmica de movimento do alvo e distúrbios ambientais, atualizando recursivamente o vetor de estado estimado com base em estimativas e medições anteriores. Ao minimizar a raiz do erro quadrático médio entre os estados previstos e observados, o filtro de Kalman combina informações de maneira ideal ao longo do tempo para rastrear com precisão alvos móveis e prever suas posições futuras com incerteza mínima.
O filtro Kalman é usado em GPS (sistema de posicionamento global) para melhorar a precisão e confiabilidade da estimativa de posição com base em medições de satélite. Os receptores GPS usam sinais de vários satélites para determinar a posição, velocidade e tempo (PVT) do receptor. O filtro de Kalman processa essas medições de satélite, que incluem medições de pseudodistância e Doppler, para estimar o vetor de estado do receptor (posição, velocidade e possivelmente polarização do relógio) e reduzir erros causados por fatores como atrasos nas condições atmosféricas, imprecisões na órbita do satélite e ruído do receptor. Ao implementar e refinar continuamente a solução PVT, o Filtro Kalman melhora a precisão geral da navegação e posicionamento GPS para aplicações que vão desde dispositivos de navegação pessoal até posicionamento preciso nas indústrias de aviação, marítima e de transporte.
O filtro de Kalman para rastreamento visual de objetos é usado em aplicativos de visão computacional e processamento de imagens para rastrear o movimento e a posição de objetos em sequências de vídeo ou imagens de câmeras em tempo real. Ele funciona prevendo o estado do objeto com base em suas posições e velocidades anteriores e, em seguida, ajustando essas previsões com base nas medições visuais atuais. No rastreamento visual, o filtro de Kalman integra dados de imagem, como valores de intensidade de pixel ou descritores de recursos, para estimar a trajetória e posição do objeto ao longo do tempo. Isto permite tarefas como reconhecimento de objetos, vigilância, interação humano-computador e navegação autônoma em robótica, onde o rastreamento preciso e robusto de objetos em movimento é crucial.
O Filtro de Kalman Unscented (UKF) é uma extensão do filtro de Kalman que aborda não linearidades em sistemas dinâmicos e modelos de medição. Em aplicações de rastreamento onde as não linearidades são significativas, como em dinâmica de movimento não linear ou modelos complexos de medição de sensores, o UKF fornece uma estimativa mais precisa do estado alvo em comparação com o filtro de Kalman tradicional. Em vez de linearizar a dinâmica do sistema e as equações de medição como no filtro de Kalman estendido (EKF), o UKF aproxima a distribuição do estado usando um conjunto de pontos de amostra cuidadosamente escolhidos (pontos Sigma) através de um processo de amostragem determinístico. Isso permite que o UKF capture relações não lineares e incertezas de maneira mais eficaz, tornando-o adequado para problemas de rastreamento não linear e de alta dimensão em radar, robótica e outras áreas onde a estimativa precisa da condição é crítica.