¿Qué curso debo tomar para aprender sobre la fusión de sensores y el filtro de Kalman?

Un período de tiempo de dos semanas puede ser difícil, especialmente dependiendo de lo difícil que será desarrollar su algoritmo. Sin embargo, es completamente factible, dado que hay bastante material disponible de forma gratuita que cubre muchos aspectos de su proyecto.

El primer paso es actualizar sus conocimientos sobre álgebra lineal y teoría de la probabilidad. Repetir los conceptos básicos en estos dos temas lo ayudará inmensamente cuando aprenda sobre el Filtro de Kalman (KF), ya que el filtrado en general se trata esencialmente de aplicar y combinar conceptos de álgebra lineal y teoría de la probabilidad.

El curso CS 229: Aprendizaje automático en la Universidad de Stanford tiene dos documentos muy completos y concisos que revisan los conceptos básicos de álgebra lineal y teoría de la probabilidad, por lo que probablemente es donde debería comenzar. Si encuentra que los documentos son demasiado densos, entonces los libros de texto apropiados podrían ser más preferibles (hay muchos libros de texto buenos sobre ambos temas).

El siguiente paso es comenzar a aprender sobre el filtrado (que también abarca el filtro de Kalman). Cuando comencé a aprender sobre el filtrado, utilicé el libro Bayesian Filtering and Smoothing de Simo Särkkä, que el autor proporciona gratuitamente en su sitio web. El libro comienza cubriendo el filtro Kalman estándar antes de introducir conceptos más avanzados (KF extendido, KF sin perfume, filtros de partículas, etc.).

Dado que va a trabajar con sensores como acelerómetro, giroscopio y magnetómetro, un buen recurso podría ser consultar la Estimación de orientación del laboratorio con sensores de teléfonos inteligentes del curso TSRT14 Sensor fusion en la Universidad de Linköping (Suecia). Hice la misma tarea de laboratorio cuando tomé mi curso de fusión de sensores, y cubre todos los pasos necesarios para combinar los sensores mencionados anteriormente con un filtro adecuado para estimar la orientación de un teléfono Android. Realizar el laboratorio por su cuenta le dará una gran idea de cómo funciona cada sensor, así como sus limitaciones.

Esperemos que estos recursos sean suficientes para completar su proyecto. ¡Buena suerte!