「適応カルマンフィルタリング」とはどういう意味ですか？

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適応カルマンフィルタリングは、動的システムの推定精度を向上させるための方法だよ。これは、カルマンフィルタと再帰最小二乗法（RLS）っていう2つのアプローチのアイデアを組み合わせてる。カルマンフィルタは、時間を通じてシステムの状態を追跡・推定することで有名だけど、RLSは新しいデータに基づいて推定を調整するのに役立つんだ。

この方法では、適応カルマンフィルタがシステムに影響を与える変動や予期しない出来事を考慮するんだ。例えば、バンプやショックみたいなのが起こる状況で、システムの挙動を正確に予測するのが難しいときに使えるよ。

この2つの技術を組み合わせることで、適応カルマンフィルタは、伝統的な方法が苦戦するような厳しい条件でもより良い推定を得ることを可能にするんだ。これは、センサーを使って動く物体を追跡するような分野で特に役立つよ。