¿Cómo explicar el filtrado de Kalman con el mayor detalle posible en un lenguaje sencillo?

El filtrado de Kalman (filtrado de Kalman) es un algoritmo que utiliza la ecuación de estado de un sistema lineal y las observaciones de entrada y salida del sistema para optimizar la estimación del estado del sistema. Dado que los valores observados incluyen los efectos del ruido y la interferencia en el sistema, la estimación óptima también puede verse como un proceso de filtrado.

Stanley Schmidt implementó por primera vez el filtro de Kalman. Mientras visitaba el Centro de Investigación Ames de la NASA, Kalman descubrió que su método era útil para resolver problemas de predicción de órbitas para el programa Apollo, y el filtro se utilizó más tarde en la computadora de navegación de la nave espacial Apollo. Swerling (1958), Kalman (1960) y Kalman y Bucy (1961) publicaron artículos sobre dichos filtros.

El filtrado de datos es una tecnología de procesamiento de datos que puede eliminar el ruido y restaurar datos reales. El filtrado de Kalman es capaz de estimar el estado de un sistema dinámico a partir de una serie de mediciones ruidosas cuando se conoce la varianza de la medición. Dado que el método de filtrado de Kalman es fácil de implementar mediante programación informática y puede actualizar y procesar los datos recopilados en el sitio en tiempo real, actualmente es el método de filtrado más utilizado y se ha establecido bien en muchos campos como las comunicaciones, la navegación y la orientación. y control.