Fundamentos de Filtro de Kalman y Estimación de Estado

En un mundo de sensores ruidosos y datos inciertos, extraer información precisa de mediciones caóticas es una habilidad vital para la ingeniería moderna.Este curso proporciona un camino claro para comprender cómo el filtro de Kalman resuelve problemas complejos de estimación al equilibrar las predicciones con las observaciones del mundo real.Hará la transición de los conceptos de probabilidad fundamentales a la aplicación práctica de algoritmos recursivos utilizados en navegación, robótica y procesamiento de señales. * Comprender los principios básicos del modelado de espacio de estado y los sistemas estocásticos * Aplicar los pasos de predicción y corrección recursivos del filtro lineal de Kalman * Analizar cómo manejar el ruido de medición y la incertidumbre del proceso de manera efectiva * Practicar la implementación de la lógica de filtro a través de descripciones algorítmicas claras y ejemplos de código * Explorar extensiones modernas para sistemas no lineales, como el Filtro de Kalman extendido (EKF) * Evaluar el rendimiento del filtro interpretando las métricas de covarianza y error de estimación El curso comienza con la terminología esencial y los bloques de construcción matemática de la incertidumbre, asegurando que tenga una base teórica sólida. Luego avanzará a través de la lógica paso a paso del bucle de filtro, aprendiendo a traducir estos conceptos en código funcional para aplicaciones en tiempo real. Este programa está diseñado para principiantes en ingeniería, robótica o ciencia de datos que desean aprender la estimación de estado desde cero sin experiencia previa en el campo requerido.