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칼만 필터는 어렵지 않아
with MATLAB Examples
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이 책은 칼만 필터 자체가 어려운 것이 아니라 설명하는 방식이 불친절해 배우기 어려웠다는 문제의식에서 출발합니다. 그래서 수학적인 유도와 증명을 앞세우는 대신 칼만 필터의 핵심 알고리즘을 바로 제시하고 저주파 통과 필터와 연관 지어 작동 개념을 설명합니다. 그 다음에는 간단한 예제를 통해 칼만 필터의 기능과 효과를 직접 확인해보도록 구성하였습니다.
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출판사 리뷰
출판사 리뷰
목차
목차
PART 01 재귀 필터
CHAPTER 01 평균 필터
1.1 평균의 재귀식
1.2 평균 필터 함수
1.3 예제 : 전압 측정
CHAPTER 02 이동평균 필터
2.1 이동평균의 재귀식
2.2 이동평균 필터 함수
2.3 예제 : 초음파 거리계
CHAPTER 03 저주파 통과 필터
3.1 이동평균의 한계
3.2 1차 저주파 통과 필터
3.3 저주파 통과 필터 함수
3.4 예제 : 초음파 거리계
PART 01을 마치며
PART 02 칼만 필터 기초
CHAPTER 04 칼만 필터
4.1 칼만 필터 알고리즘
4.2 칼만 필터 알고리즘의 계산 과정
CHAPTER 05 추정 과정
5.1 추정값 계산
5.2 변하는 가중치
5.3 오차 공분산 계산
CHAPTER 06 예측 과정
6.1 예측값 계산
6.2 예측과 추정의 차이
6.3 추정값 계산식의 재해석
CHAPTER 07 시스템 모델
7.1 시스템 모델
7.2 잡음의 공분산
PART 02를 마치며
PART 03 칼만 필터 응용
CHAPTER 08 초간단 칼만 필터 예제
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 초음파 거리계로 속도 추정하기
9.6 효율적인 칼만 필터 함수
9.7 시스템 모델의 힘
CHAPTER 10 영상 속의 물체 추적하기
10.1 시스템 모델
10.2 칼만 필터 함수
10.3 테스트 프로그램 1
10.4 테스트 프로그램 2
CHAPTER 11 기울기 자세 측정하기
11.1 관성항법 센서
11.2 자이로를 이용하여 자세 결정하기
11.3 가속도계를 이용하여 자세 결정하기
11.4 센서 융합을 통해 자세 결정하기
11.5 가속도계를 이용하여 정밀 자세 결정하기
PART 03을 마치며
PART 04 칼만 필터와 비선형 시스템
CHAPTER 12 확장 칼만 필터
12.1 선형화 칼만 필터
12.2 EKF 알고리즘
12.3 예제 1 : 레이다 추적
12.4 예제 2 : 기울기 자세 측정하기
CHAPTER 13 무향 칼만 필터
13.1 UKF의 기본 전략
13.2 UKF 알고리즘
13.3 무향 변환
13.4 예제 1 : 레이다 추적
13.5 예제 2 : 기울기 자세 측정하기
CHAPTER 14 파티클 필터
14.1 파티클 필터의 기본 전략
14.2 파티클 필터 알고리즘
14.3 예제 : 레이다 추적
PART 04를 마치며
PART 05 고주파 통과 필터와 상보 필터
CHAPTER 15 고주파 통과 필터
15.1 라플라스 변환과 필터
15.2 고주파 통과 필터
15.3 고주파 통과 필터 함수
15.4 예제 : 초음파 거리계
CHAPTER 16 상보 필터
16.1 상보 필터의 개념
16.2 예제 : 기울기 자세 측정하기
16.3 상보 필터의 또 다른 구현 방식
PART 05를 마치며
부록 : 베이즈 정리
7. 관련 도서
-. 딥러닝 첫걸음 (한빛미디어, 2016)
8. 샘플 챕터
-. 2부(4~7장)
CHAPTER 01 평균 필터
1.1 평균의 재귀식
1.2 평균 필터 함수
1.3 예제 : 전압 측정
CHAPTER 02 이동평균 필터
2.1 이동평균의 재귀식
2.2 이동평균 필터 함수
2.3 예제 : 초음파 거리계
CHAPTER 03 저주파 통과 필터
3.1 이동평균의 한계
3.2 1차 저주파 통과 필터
3.3 저주파 통과 필터 함수
3.4 예제 : 초음파 거리계
PART 01을 마치며
PART 02 칼만 필터 기초
CHAPTER 04 칼만 필터
4.1 칼만 필터 알고리즘
4.2 칼만 필터 알고리즘의 계산 과정
CHAPTER 05 추정 과정
5.1 추정값 계산
5.2 변하는 가중치
5.3 오차 공분산 계산
CHAPTER 06 예측 과정
6.1 예측값 계산
6.2 예측과 추정의 차이
6.3 추정값 계산식의 재해석
CHAPTER 07 시스템 모델
7.1 시스템 모델
7.2 잡음의 공분산
PART 02를 마치며
PART 03 칼만 필터 응용
CHAPTER 08 초간단 칼만 필터 예제
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 초음파 거리계로 속도 추정하기
9.6 효율적인 칼만 필터 함수
9.7 시스템 모델의 힘
CHAPTER 10 영상 속의 물체 추적하기
10.1 시스템 모델
10.2 칼만 필터 함수
10.3 테스트 프로그램 1
10.4 테스트 프로그램 2
CHAPTER 11 기울기 자세 측정하기
11.1 관성항법 센서
11.2 자이로를 이용하여 자세 결정하기
11.3 가속도계를 이용하여 자세 결정하기
11.4 센서 융합을 통해 자세 결정하기
11.5 가속도계를 이용하여 정밀 자세 결정하기
PART 03을 마치며
PART 04 칼만 필터와 비선형 시스템
CHAPTER 12 확장 칼만 필터
12.1 선형화 칼만 필터
12.2 EKF 알고리즘
12.3 예제 1 : 레이다 추적
12.4 예제 2 : 기울기 자세 측정하기
CHAPTER 13 무향 칼만 필터
13.1 UKF의 기본 전략
13.2 UKF 알고리즘
13.3 무향 변환
13.4 예제 1 : 레이다 추적
13.5 예제 2 : 기울기 자세 측정하기
CHAPTER 14 파티클 필터
14.1 파티클 필터의 기본 전략
14.2 파티클 필터 알고리즘
14.3 예제 : 레이다 추적
PART 04를 마치며
PART 05 고주파 통과 필터와 상보 필터
CHAPTER 15 고주파 통과 필터
15.1 라플라스 변환과 필터
15.2 고주파 통과 필터
15.3 고주파 통과 필터 함수
15.4 예제 : 초음파 거리계
CHAPTER 16 상보 필터
16.1 상보 필터의 개념
16.2 예제 : 기울기 자세 측정하기
16.3 상보 필터의 또 다른 구현 방식
PART 05를 마치며
부록 : 베이즈 정리
7. 관련 도서
-. 딥러닝 첫걸음 (한빛미디어, 2016)
8. 샘플 챕터
-. 2부(4~7장)
저자
저자
김성필
서울대학교 항공우주공학과를 졸업하고 동 대학원에서 박사 학위를 받았다. 한국항공우주연구원에서 선임 연구원으로 일하며 무인 비행선, 무인 헬기, 스마트 무인기 등 주로 무인기의 제어 및 탑재 소프트웨어를 개발했다. 이후 국립재활원 재활연구소로 옮겨 연구관으로 근무하며 보조 기기 관련 연구개발 및 서비스, 품질 관리 등의 업무를 수행했다. 인공지능 기술을 제어 분야에 접목한 지능제어 기술을 개발하는 ㈜제이마플을 창립하고, 현재는 대표를 맡고 있다. 저서로는 『칼만필터의 이해』(아진, 2010), 『Kalman Filters for Beginners』(CreateSpace, 2011), 『Rigid Body for Beginners』(CreateSpace, 2013), 『딥러닝 첫걸음』(한빛미디어, 2016) 등이 있다.
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