확장 칼만 필터가 로봇 공학, 자율 주행 차량 및 센서 융합에서 비선형 시스템에 대한 정확한 상태 추정을 어떻게 가능하게 하는지 알아보세요.
확장 칼만 필터(EKF)는 비선형 동적 특성을 보이는 시스템에서 상태 추정에 사용되는 정교한 알고리즘입니다. 비선형 동역학을 나타내는 시스템에서 사용되는 정교한 알고리즘입니다. 표준 칼만 필터(KF)는 최적의 솔루션을 제공하지만 최적의 솔루션을 제공하지만, 바람의 저항과 싸우는 드론이나 로봇 팔과 같은 대부분의 실제 물리적 시스템(예: 여러 축으로 회전하는 로봇 팔 등 대부분의 실제 물리 시스템은 직선을 따르지 않습니다. EKF는 다음과 같은 프로세스를 적용하여 이 문제를 해결합니다. 비선형 시스템을 선형 시스템으로 근사화하여 선형화 프로세스를 적용하여 이 문제를 해결합니다. 이 기능을 통해 엔지니어와 데이터 과학자는 다양한 센서의 노이즈 데이터를 융합하여 다양한 센서의 노이즈 데이터를 융합하여 물체의 위치, 속도 또는 방향을 부드럽고 정확하게 추정할 수 있습니다.
EKF는 표준 칼만 필터와 유사하게 재귀적인 '예측 업데이트' 주기로 작동하지만 비선형성을 처리하기 위한 수학적 단계가 추가되었습니다. 많은 머신 러닝(ML) 및 제어 이론 맥락에서 시스템은 자코비안 행렬을 활용하여 시스템 함수의 선형 근사치를 계산합니다.
이 연속 루프를 통해 EKF는 개별 센서 판독값이 높은 개별 센서 판독값이 신뢰할 수 없거나 일시적으로 사용할 수 없는 경우에도 정확도를 유지할 수 있습니다.
컴퓨터 비전(CV) 분야에서는 다음과 같이 확장 칼만 필터는 객체 추적을 향상시키기 위해 자주 사용됩니다. 객체 추적. 다음과 같은 딥러닝 모델은 YOLO11 과 같은 딥러닝 모델은 개별 프레임에서 객체를 감지하는 데 객체를 감지하는 데는 탁월하지만, 본질적으로 모션 연속성을 이해하지 못합니다. EKF는 감지된 항목의 궤적을 모델링하여 이 간극을 메웁니다. 궤적을 모델링합니다.
모델이 사람이나 차량을 감지하면 EKF는 해당 경계 상자가 다음 비디오 프레임에 나타날 위치를 예측합니다. 바운딩 박스가 다음 비디오 프레임에서 어디에 위치할지 예측합니다. 만약 오클루전으로 인해 다음 프레임에서 감지를 놓친 경우, EKF는 예측된 위치를 제공하여 물체를 다시 감지할 때까지 객체가 다시 감지될 때까지 track 상태를 유지합니다. 이는 강력한 강력한 멀티 오브젝트 트래킹(MOT)을 구현하는 데 필수적이며, 종종 SORT(단순 온라인 및 실시간 추적)와 같은 고급 추적 알고리즘의 구성 요소입니다.
다음 예는 다음을 사용하여 트래커를 초기화하는 방법을 보여줍니다. ultralytics는 이러한
필터링 개념을 내부적으로 사용하여 비디오 프레임 전체에 걸쳐 객체의 동일성을 유지합니다:
from ultralytics import YOLO
# Load the YOLO11 model (nano version)
model = YOLO("yolo11n.pt")
# Run tracking on a video source
# The tracker (e.g., ByteTrack) uses Kalman filtering logic for state estimation
results = model.track(source="path/to/video.mp4", tracker="bytetrack.yaml")
EKF의 다재다능한 기능 덕분에 다양한 하이테크 산업에서 없어서는 안 될 필수품이 되었습니다:
EKF를 사용해야 하는 시기를 이해하려면 유사한 필터링 기술과 구별해야 합니다:
더 새로운 방법들이 존재함에도 불구하고, 확장 칼만 필터는 업계 수준의 표준으로 남아 있습니다. 예측 모델링의 표준으로 남아 있습니다. 효율성 및 성능.
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