Filtre de Kalman : Linéarisé vs Extended

Cette séance de cours couvre le filtre de Kalman linéarisé et le filtre de Kalman étendu, avec des exemples illustrant leur application dans les systèmes non linéaires. L'instructeur explique la conception d'un filtre de Kalman pour les systèmes variables dans le temps et les défis de la prise en compte de la dynamique non linéaire. La séance de cours se penche également sur l'estimation des paramètres inconnus à l'aide du filtre de Kalman étendu. Différentes étapes du processus de filtrage de Kalman, telles que la prédiction et le filtrage, sont détaillées, ainsi que les implications de l'utilisation de modèles linéarisés. La séance de cours se termine par une comparaison entre les filtres Kalman linéarisés et étendus à travers des exemples de systèmes prédateur-proie, montrant les performances des filtres dans le suivi de la dynamique et l'estimation des populations.