KÜRE LogoKÜRE Logo

Kalman Filtresi

Matematik+2 Daha
fav gif
Kaydet
kure star outline

Kalman filtresi, özellikle gürültülü ya da belirsiz ölçümlere dayanarak sistemlerin durumlarını tahmin etmek için kullanılan bir matematiksel algoritmadır. Rudolf E. Kálmán tarafından 1960 yılında geliştirilen bu yöntem, kontrol sistemleri, navigasyon, robotik, finansal modelleme ve görüntü işleme gibi birçok alanda uygulanmaktadır.

Genel Tanım

Kalman filtresi, bir dizi ölçümden (genellikle zaman serisi) bir sistemin durumunu tahmin ederken, ölçümlerdeki hata ve sistem modelindeki belirsizlikleri en aza indirmek için tasarlanmıştır. Algoritma, bir sistemin mevcut durumunu belirlemek ve gelecekteki durumunu tahmin etmek için hem ölçüm verilerine hem de bir matematiksel modele dayanır.

Çalışma Prensibi

Kalman filtresi, iki temel adım içerir:

  1. Tahmin (Predict):
  2. Sistem modeline dayanarak, bir önceki durumdan hareketle sistemin bir sonraki durumu tahmin edilir.
  3. Bu adımda, sistemin dinamik modeli ve kontrol girdileri dikkate alınır.
  4. Güncelleme (Update):
  5. Yeni ölçüm verileri alındığında, bu veriler kullanılarak tahmin güncellenir.
  6. Ölçümlerdeki ve modeldeki belirsizlikler (gürültüler) dikkate alınarak en iyi tahmin yapılır.

Matematiksel Model

Bir sistemin dinamikleri genellikle şu denklemlerle ifade edilir:

Durum Denklemi:

Ölçüm Denklemi:

Filtreleme Adımları:

1) Tahmin Adımı:

2) Güncelleme Adımı:

Avantajları ve Sınırlamaları

Avantajlar:

  • Gerçek zamanlı durum tahmini yapabilir.
  • Gürültülü ölçümlerle çalışabilir.
  • Matematiksel olarak optimal tahmin sağlar (belirli koşullar altında).


Sınırlamalar:

  • Sistem ve gürültü modellerinin doğru olması gereklidir.
  • Doğrusal olmayan sistemlerde performansı düşebilir (Bu durumlarda genişletilmiş Kalman filtresi veya parçacık filtresi kullanılabilir).

Uygulama Alanları

  • Havacılık: Uçuş kontrol sistemleri ve navigasyon.
  • Robotik: Robotların pozisyon ve hız tahmini.
  • Finans: Zaman serisi analizi ve tahmini.
  • Görüntü İşleme: Nesne takibi.
  • Sağlık: Tıbbi cihazlarda sinyal işleme.


Kalman filtresi, güçlü teorik altyapısı ve uygulama çeşitliliği ile modern mühendislikte önemli bir araçtır.

Kaynakça

Anderson, B. D. O., & Moore, J. B. Optimal Filtering. Prentice Hall 1979.

Brown, R. G., & Hwang, P. Y. C. Introduction to Random Signals and Applied Kalman Filtering with MATLAB Exercises. Wiley 1997.

Chen, Z. "Bayesian Filtering: From Kalman Filters to Particle Filters, and Beyond." Statistics and Computing, 14(3), (2003): 231–275. https://www.researchgate.net/publication/238689222_Bayesian_Filtering_From_Kalman_Filters_to_Particle_Filters_and_Beyond

Grewal, M. S., & Andrews, A. P. Kalman Filtering: Theory and Practice Using MATLAB. Wiley-Interscience 2001.

Kalman, R. E. "A New Approach to Linear Filtering and Prediction Problems." Journal of Basic Engineering, 82(1), (1960): 35–45. https://www.researchgate.net/publication/303964776_A_New_Approach_to_Linear_Filtering_and_Prediction_Problems

Maybeck, P. S. Stochastic Models, Estimation, and Control. Academic Press 1979.

Särkkä, S. Bayesian Filtering and Smoothing. Cambridge University Press 2013.

Simon, D. Optimal State Estimation: Kalman, H Infinity, and Nonlinear Approaches. Wiley-Interscience 2006.

Sorenson, H. W. "Least-Squares Estimation: From Gauss to Kalman." IEEE Spectrum, 7(7), (1970): 63–68.

Welch, G., & Bishop, G. "An Introduction to the Kalman Filter." Technical Report, University of North Carolina 1995.

Sen de Değerlendir!

0 Değerlendirme

Yazar Bilgileri

Avatar
Ana YazarElvan Kuzucu Hıdır19 Kasım 2024 21:22
KÜRE'ye Sor