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Filtro de Kalman Estendido - Técnicas avançadas em estimativa de estado dinâmico para sistemas robóticos - cover

Filtro de Kalman Estendido - Técnicas avançadas em estimativa de estado dinâmico para sistemas robóticos

Fouad Sabry

Translator Felipe Azevedo

Publisher: Um Bilhão Bem Informado [Portuguese]

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Summary

1: Filtro de Kalman estendido: apresenta o filtro de Kalman estendido (EKF), uma ferramenta essencial em estimativa não linear.
 
2: Notação Bra–ket: explica a base matemática, com foco na estrutura de sistemas quânticos.
 
3: Curvatura: discute o conceito de curvatura e sua influência no desempenho de filtros não lineares.
 
4: Estimativa de máxima verossimilhança: detalha a abordagem estatística usada para estimar parâmetros com a maior verossimilhança.
 
5: Filtro de Kalman: fornece uma exploração aprofundada do filtro de Kalman, a base para muitas técnicas de estimativa de estado.
 
6: Matriz de covariância: descreve a matriz de covariância e seu papel na quantificação da incerteza na filtragem.
 
7: Propagação da incerteza: explora como a incerteza se propaga ao longo do tempo e afeta a precisão da filtragem.
 
8: Algoritmo de Levenberg–Marquardt: apresenta este algoritmo, que otimiza problemas de mínimos quadrados não lineares.
 
9: Região de confiança: explica a região estatística que quantifica a precisão das estimativas de parâmetros.
 
10: Regressão não linear: concentra-se em métodos para ajustar modelos não lineares a dados usando técnicas de otimização.
 
11: Teoria da estimativa: fornece a teoria por trás da estimativa, essencial para entender o design e a análise do filtro.
 
12: Mínimos quadrados generalizados: discute a abordagem generalizada para resolver problemas de regressão na presença de heterocedasticidade.
 
13: Distribuição de Von Mises–Fisher: apresenta esta distribuição de probabilidade útil para dados direcionais em altas dimensões.
 
14: Filtro de Kalman conjunto: explora uma variação do filtro de Kalman adequada para sistemas não lineares de larga escala.
 
15: Problema de filtragem (processos estocásticos): detalha como a filtragem pode ser aplicada a processos aleatórios em sistemas dinâmicos.
 
16: GPS/INS: Descreve a integração de GPS e sistemas de navegação inercial para navegação e estimativa precisas.
 
17: Mínimos quadrados lineares: Abrange o método dos mínimos quadrados para resolver problemas de regressão linear.
 
18: Filtro de preservação de simetria: Apresenta filtros projetados para preservar a simetria em sistemas, importante em robótica.
 
19: Filtro de Kalman estendido invariante: Explica uma variação de EKF que mantém a invariância em sistemas não lineares.
 
20: Transformação sem cheiro: Discute a transformação sem cheiro, uma técnica para melhorar a estimativa de estado em modelos não lineares.
 
21: SAMV (algoritmo): Apresenta o algoritmo SAMV para estimativa robusta em ambientes incertos.
Available since: 12/14/2024.
Print length: 407 pages.

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