Cosa significa "Filtraggio di Kalman adattivo"?

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Il filtro di Kalman adattivo è un metodo usato per migliorare l'accuratezza delle stime nei sistemi dinamici. Combina idee di due approcci: il filtro di Kalman e i minimi quadrati ricorsivi (RLS). Il filtro di Kalman è ben noto per tracciare e stimare lo stato di un sistema nel tempo, mentre l'RLS aiuta ad aggiustare le stime in base ai nuovi dati.

In questo metodo, il filtro di Kalman adattivo tiene conto delle variazioni e degli eventi imprevisti che possono influenzare il sistema. Per esempio, può essere usato in situazioni dove ci sono urti o scosse, rendendo difficile prevedere il comportamento del sistema in modo preciso.

Mescolando queste due tecniche, il filtro di Kalman adattivo rende possibile ottenere stime migliori, anche in condizioni difficili dove i metodi tradizionali potrebbero avere problemi. Questo è particolarmente utile in campi come il tracciamento di oggetti in movimento con sensori.