Filtros Kalman não lineares e estimativa de parâmetros

Sistemas físicos do mundo real raramente são lineares. Para rastrear objetos em movimento, navegar em veículos autônomos ou estimar estados de bateria, você deve dominar técnicas de estimativa não linear. Este curso fornece um caminho claro, baseado em texto, para entender e implementar algoritmos avançados de estimativa. Você fará a transição dos conceitos básicos de estimativa linear para o poderoso mundo da filtragem não linear de Kalman. Ao explorar os fundamentos matemáticos e as etapas lógicas desses algoritmos, você ganhará a confiança para modelar, prever e atualizar estados e parâmetros quando os sistemas apresentarem comportamentos complexos e não lineares. O que você vai aprender: - Entenda as limitações fundamentais dos filtros lineares de Kalman em cenários do mundo real - Deriva e aplica o Filtro de Kalman Estendido (EKF) usando a linearização da série Taylor - Implemente o Filtro Kalman Unscented (UKF) usando a transformação unscented para sistemas altamente não lineares - Configurar técnicas de estimativa conjunta e dupla para rastreamento simultâneo de estado e parâmetro - Analise o desempenho do filtro e ajuste as matrizes de covariância para uma precisão de estimativa ideal O curso começa com a terminologia-chave, conceitos básicos de probabilidade e definições fundamentais de espaço de estado. A partir daí, você progredirá através de explicações escritas detalhadas das derivações EKF e UKF, terminando com exemplos práticos de pseudocódigo projetados para aplicações modernas como robótica e fusão de sensores. Este curso é projetado para engenheiros, programadores e entusiastas técnicos que desejam uma base clara, conceitual e matemática na estimativa não linear. Recomenda-se uma compreensão básica de álgebra linear e conceitos gerais de programação. Comece a ler hoje para desbloquear o poder da estimativa de estado avançada em seus projetos.