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https://github.com/tbmoon/kalman_filter
GitHub - tbmoon/kalman_filter: Kalman Filter in Python (파이썬으로 구현하는 칼만 필터)
Kalman Filter in Python (파이썬으로 구현하는 칼만 필터). Contribute to tbmoon/kalman_filter development by creating an account on GitHub.
github.com
파이썬으로 구현하는 칼만 필터 (Kalman Filter in Python)
"칼만 필터는 어렵지 않아 (저자: 김성필 님)"에서 소개된 예제 코드를 파이썬으로 구현합니다.
- 알고리즘은 동일하지만 가독성, 시각화 등을 위해 책의 예시와 다르게 구현한 부분이 있을 수 있습니다.
- 데이터는 저작권 보호를 위해 아래 "데이터 준비"에 따라 공식 자료실에서 다운로드하셔야 합니다.
- "Part 02. 칼만 필터 기초"에는 이론을 다루기 때문에 예제 문제 및 구현 과정이 없습니다.
- "Part 05. 고주파 통과 필터와 상보 필터"는 구현을 생략합니다.
목차 (Contents)
- Part 01. 재귀 필터 (Recursive Filter)
- Part 02. 칼만 필터 기초 (Basic Kalman Filter)
- Chapter 04. 칼만 필터 (Kalman Filter)
- Chapter 05. 추정 과정 (Estimation)
- Chapter 06. 예측 과정 (Prediction)
- Chapter 07. 시스템 모델 (System Model)
- Part 03. 칼만 필터 응용 (Application)
- Part 04. 칼만 필터와 비선형 시스템 (Kalam Filter and Nonlinear System)
- Part 05. 고주파 통과 필터와 상보 필터 (High-pass Filter and Complementary Filter)
- Chapter 15. 고주파 통과 필터 (High-pass Filter)
- Chapter 16. 상보 필터 (Complementary Filter)
발표 슬라이드 (Presentation)
- 재귀 필터 (Recursive Filter)
- 칼만 필터 기초 및 초간단 칼만 필터 예제 (Basic Kalman Filter & Simple Example)
- 갈만 필터 기초 및 위치로 속도 추정하기 (Basic Kalman Filter & Position to Velocity Estimation)
- 무향 칼만 필터 (Unscented Kalman Filter)
데이터 준비 (Prerequisite)
- 아래 스크립트를 사용하여 데이터를 공식 자료실에서 다운로드한 후 "data" 디렉터리로 옮깁니다.
- tc 쉘 환경:
$ ./download_dataset.csh
- bash 쉘 환경:
$ ./download_dataset.sh
참고 자료 (Reference)
- 책 (Book): 칼만 필터는 어렵지 않아 with MATLAB Examples (저자: 김성필 님)
- 데이터 (Data): 한빛출판네트워크 자료실 (Hanbit)
- 발표 자료 모음: 풀잎 스쿨 10기 파이썬으로 구현하는 칼만 필터 Notion
- OpenCV: 데이터 사이언스 스쿨 (Data Science School)
- OpenCV: pyimagesearch
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