칼만 필터의 이해 with MATLAB

기본 원리부터 센서 융합까지,
가장 친절한 칼만 필터 실전 가이드

이 책은 칼만 필터가 어렵고 막연하게 느껴지는 공학도와 실무자를 대상으로 한다. 복잡한 수식 증명 대신 직관적인 설명과 사례 중심의 예제를 통해 알고리즘의 동작 원리를 명쾌하게 설명한다. 특히 칼만 필터의 중요한 응용 분야인 센서 융합의 매커니즘을 확장 칼만 필터, 오차 상태 칼만 필터, 상보 필터의 기법으로 구현해 각 방식의 차이를 직접 비교할 수 있게 했다.

[목 차]

PART 01 재귀 필터

CHAPTER 01 평균 필터

1.1 평균의 재귀식

1.2 평균 필터 함수

1.3 평균 필터로 전압 측정하기

 

CHAPTER 02 이동평균 필터

2.1 이동평균 정의

2.2 이동평균 필터 함수

2.3 이동평균 필터로 초음파 거리계 설계하기

 

CHAPTER 03 저주파 통과 필터

3.1 이동평균의 한계

3.2 1차 저주파 통과 필터

3.3 저주파 통과 필터 함수

3.4 저주파 통과 필터로 초음파 거리계 설계하기

3.5 적응형 1차 저주파 통과 필터

 

PART 01을 마치며

 

PART 02 칼만 필터 기초

CHAPTER 04 칼만 필터

4.1 칼만 필터 알고리즘

4.2 예측 과정과 갱신 과정

4.3 시스템 모델

 

CHAPTER 05 상태 변수의 예측과 갱신

5.1 예측 과정

5.2 갱신 과정

5.3 1차 저주파 통과 필터와의 비교

 

CHAPTER 06 오차 공분산의 예측과 갱신

6.1 오차 공분산

6.2 예측 과정

6.3 갱신 과정

 

CHAPTER 07 칼만 이득

7.1 칼만 이득의 역할

7.2 칼만 이득의 튜닝

 

PART 02를 마치며

 

PART 03 칼만 필터 응용

CHAPTER 08 칼만 필터로 측정 잡음 제거하기

8.1 시스템 모델

8.2 칼만 필터 함수

8.3 테스트 프로그램

8.4 오차 공분산과 칼만 이득

 

CHAPTER 09 위치로 속도 추정하기

9.1 시스템 모델

9.2 칼만 필터 함수

9.3 테스트 프로그램

9.4 속도로 위치 추정하기

9.5 시스템 모델의 힘

 

CHAPTER 10 영상 속의 물체 추적하기

10.1 시스템 모델

10.2 칼만 필터 함수

10.3 테스트 프로그램

 

PART 03을 마치며

 

PART 04 칼만 필터와 비선형 시스템

CHAPTER 11 확장 칼만 필터

11.1 칼만 필터가 비선형 시스템에 부적합한 이유

11.2 테일러 급수 기반 선형화

11.3 EKF 개요

11.4 EKF 알고리즘

11.5 EKF로 레이다 추적하기

 

CHAPTER 12 무향 칼만 필터

12.1 UKF의 기본 전략

12.2 UKF 알고리즘

12.3 무향 변환

12.4 UKF로 레이다 추적하기

 

CHAPTER 13 파티클 필터

13.1 파티클 필터의 기본 전략

13.2 파티클 필터 알고리즘

13.3 파티클 필터로 레이다 추적하기

 

PART 04를 마치며

 

PART 05 센서 융합

CHAPTER 14 칼만 필터 기반 센서 융합

14.1 센서 융합 원리

14.2 회전 행렬의 특성 1

14.3 EKF로 기울기 자세 측정하기

 

CHAPTER 15 오차 상태 칼만 필터

15.1 오차 정의와 구속 조건

15.2 회전 행렬의 특성 2

15.3 ESKF로 기울기 자세 측정하기

 

CHAPTER 16 상보 필터

16.1 주파수 필터

16.2 상보 필터의 원리

16.3 상보 필터로 기울기 자세 측정하기

16.4 가속도와 기압 고도 융합하기

 

PART 05를 마치며

 

부록 A ESKF 오차 방정식의 유도

부록 B 리 군과 리 대수

부록 C 베이즈 추론

 

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