Explore la théorie du filtrage Kalman, en mettant l'accent sur les innovations, les prédictions et les applications pratiques dans l'estimation de la position et de la vitesse du véhicule.
Explore les processus gaussiens, les systèmes linéaires, les transformations et les propriétés de bruit dans les applications de contrôle multivariables.
Explore l'estimation de l'état et le filtrage Kalman pour les systèmes de commande multivariables, avec des applications dans les canaux de communication et la navigation du véhicule.
Explore le filtre de Kalman variable dans le temps, l'estimation de l'état, les défis liés au conditionnement des sorties mesurées et l'importance des transformations affines.
Explore les applications du filtrage de Kalman dans les systèmes de contrôle et de communication, en se concentrant sur l'estimation d'état et l'estimation de canal.
Explore l'algorithme Kalman Predictor étendu et le filtre Kalman linéaire pour les systèmes de contrôle multivariables, en discutant des défis et des applications.
Explore la gestion du bruit corrélé dans les systèmes de contrôle multivariables, en mettant l'accent sur l'adaptation et l'évaluation des performances du filtre Kalman.
Couvre le calcul de la fonction de coût pour les systèmes de commande multivariables en utilisant le cadre LQR et en appliquant la descente de gradient pour améliorer le contrôleur.
Couvre le contrôle distribué optimal en utilisant Gradient Descent pour atteindre localement des contrôleurs optimaux dans les systèmes à grande échelle.
Explore les filtres de Kalman linéarisés et étendus, illustrant leur application dans les systèmes non linéaires et l'estimation des paramètres inconnus.
