Luis Antônio. Gostaria de registrar que tenho seu livro e assisti os seus vídeos... aprecio e gosto muito de ambos matérias. Didático e claro. Você está de parabéns.
Professor, suas aulas são mais que excelentes. Obrigado por compartilhar seu conhecimento. Uma dúvida, se eu quisesse adicionar mais um elemento sensor, eu preciso fusionar as duas medidas previamente? Como seria isso?
Obrigado Matheus pelas gentis palavras. A fusão sensorial se faz seguindo o procedimento descrito no primeiro vídeo da série (Filtro de Kalman 1), em que cada "instrumento" pode ter seu próprio Filtro de Kalman (FK). Portanto, implementando-se um FK por sensor, tem-se tanto a média como o desvio padrão (ou média e matriz de covariância para mais de um estado) para cada sensor. Esse pares são combinados linearmente conforme descrito no vídeo 1. O peso de cada sensor é inversamente proporcional à variância da medição.
Explicação mais didática que já vi sobre Filtro de Kalman. Parabéns!
Obrigado, José. Boa parte dessa forma de interpretar o FK vem do livro do Maybeck.
Perfeita explicação. Prof. Excelentes aulas, parabéns!!! Esperamos próximas aulas .
Valeu, Nilton. Obrigado.
Perfeito o vídeo, a didática pra chegar até aqui foi demais. Muito obrigadooo!
Muito obrigado, Erivaldo. Sucesso!
Parabéns, didática impecável.
Muito obrigado pelas palavras positivas. Desejo-lhe sucesso no estudo desse tema não muito simples, mas certamente fascinante!
Excelentes aulas, parabéns!!!
Obrigado!
Luis Antônio. Gostaria de registrar que tenho seu livro e assisti os seus vídeos... aprecio e gosto muito de ambos matérias. Didático e claro. Você está de parabéns.
Prezado(a), muito obrigado pelas palavras de incentivo. Deixo-lhe meus votos de sucesso em seus estudo e vida profissional.
Professor, suas aulas são mais que excelentes. Obrigado por compartilhar seu conhecimento. Uma dúvida, se eu quisesse adicionar mais um elemento sensor, eu preciso fusionar as duas medidas previamente? Como seria isso?
Obrigado Matheus pelas gentis palavras. A fusão sensorial se faz seguindo o procedimento descrito no primeiro vídeo da série (Filtro de Kalman 1), em que cada "instrumento" pode ter seu próprio Filtro de Kalman (FK). Portanto, implementando-se um FK por sensor, tem-se tanto a média como o desvio padrão (ou média e matriz de covariância para mais de um estado) para cada sensor. Esse pares são combinados linearmente conforme descrito no vídeo 1. O peso de cada sensor é inversamente proporcional à variância da medição.