초짜공대생의공부노트

베이즈 필터를 기반으로 하는 칼만필터(Kalman Filter)는 여러 분야에 많이 쓰인다. 자이로 센서, GPS 등, 측위하는데 있어 오차를 제거하기 위해 이용한다. 결론적으로 불확실한 관측으로부터 질 좋은 정보를 얻는 것이 칼만 필터의 목적이다. 이전 장에서 언급했듯이, 모델은 2가지가 존재한다. Dynamical Model과 Observation Model(Measurement Model)이 두 가지이다. 칼만 필터의 알고리즘은 크게 3가지로 구성되어 있다. 초깃값 설정과, 예측 과정(Prediction Step), 추정 과정(Correction Step)이 존재한다. Step 0 State Model인 x0과 P0(오차 공분산) 값을 넣어 초깃값을 선정한다. Step 1 다음 과정에서는 Predi..

필터 이론이란 잡음 데이터가 존재 할 경우, 이러한 데이터를 근거하여 더 좋은 데이터. 즉, 잡음을 제거하기 위한 이론이라 정의 할 수 있겠다. 여기서 우리는 칼만 필터(Kalman Filter)에 초점을 맞추어 보려고 한다. 먼저 칼만 필터를 알기 위해서는 그 기초가 되는 베이즈 필터(Bayes Filter)에 대해 알아야 한다. 아, 참고로 여기서 언급하는 필터들은 모두, 재귀(Recursive) 성질을 가지고 있다. 왜 재귀를 따르는가? 아마 프로그래머 관련 직군들은 이를 이해하기 쉬울 것이다. (프로그램의 계산 비중을 줄이기 위해) 위의 식은 평균을 계산하는 배치식(batch expression)이다. 만약 이 평균 계산 식에서, 새로운 k+1번째의 데이터가 들어올 경우, 평균을 처음부터 다시 계..