Введение

Фильтр Калмана довольно широко используется в навигационных системах. Он помогает в фильтрации зашумлённых данных датчиков, а также позволяет использовать информацию с разных датчиков. измеряющих одинаковую величину.
Ещё одним преимуществом фильтра Калмана является оценка текущей ошибки.

Задача

Хотелось бы применять фильтр Калмана для оценки положения мобильного робота. Для навигации будут использоваться: акселерометр, гироскоп и датчик магнитного поля (компас).
В дальнейшем планируется использовать фильтр Калмана совместно с картографической системой, уточняя текущее положение её и по карте помещения (сделанной тем же роботом).

Как разберусь - постараюсь выложить примеры заполнения матриц параметров фильтра, и пример исходного кода.
А пока предлагаю вашему вниманию подборку ссылок по данной теме.
Если у вас имеются ещё ссылки по данной теме - пожалуйста, оставляйте в комментариях к статье.

Полезные ссылки

• Введение в фильтр Калмана - пример фильрации одномерных данных. Очень полезная статья для понимания основ и возможностей фильтра.
• KFilter - C++ библиотека, реализующая фильтр Калмана. Последнее обновление было в 2008 году.
• MI63 - Англоязычный документ. Рассмотрен случай применения фильтра для двухкомпонентного вектора исходных данных.