Séance de cours
Cette séance de cours couvre les tests basés sur l'innovation pour le filtrage de Kalman, le contrôle LQG et le filtre de Kalman linéarisé. Il traite des tests d'intervalles de confiance, des séquences d'innovation normalisées et de la convergence des approximations normalisées. Des exemples illustrent l'application du filtrage de Kalman à des systèmes présentant des erreurs de bruit gaussien et de modélisation. La séance de cours explore également les performances du filtre Kalman variable dans le temps sous des modèles système parfaits et les implications de la sous-estimation de la variance du bruit. Il se termine par des discussions sur le filtre de Kalman étendu, le prédicteur de Kalman linéarisé et les défis de la prise en compte de la dynamique non linéaire dans le filtrage de Kalman.