O que significa "Filtragem Kalman Adaptativa"?

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O Filtro de Kalman Adaptativo é um jeito de melhorar a precisão das estimativas em sistemas dinâmicos. Ele combina ideias de duas abordagens: o filtro de Kalman e os mínimos quadrados recursivos (RLS). O filtro de Kalman é bem conhecido por rastrear e estimar o estado de um sistema ao longo do tempo, enquanto o RLS ajuda a ajustar as estimativas com base em novos dados.

Nesse método, o filtro de Kalman adaptativo leva em conta variações e eventos inesperados que podem afetar o sistema. Por exemplo, ele pode ser usado em situações onde acontecem solavancos ou choques, dificultando a previsão do comportamento do sistema com precisão.

Misturando essas duas técnicas, o filtro de Kalman adaptativo permite obter estimativas melhores, mesmo em condições desafiadoras onde os métodos tradicionais podem ter dificuldades. Isso é especialmente útil em áreas como rastreamento de objetos em movimento com sensores.