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Paper: A New Approach to Linear Filtering and Prediction Problems (1960)
Nivel: L3 · Notebook: P96_kalman.ipynb
Fusiona un modelo del movimiento con un sensor ruidoso ponderando cada fuente por su propia incertidumbre, y lo hace de forma recursiva.
- Lee la pasada 1 de la ficha: título, resumen, figuras. 10 minutos, sin fórmulas.
- Responde por escrito: ¿qué problema resolvía? Compáralo con: «Un sensor da medidas ruidosas y un modelo del movimiento acumula error. Promediarlos trata igual a los dos, e ignora que la confianza en cada uno cambia con el tiempo. Los métodos anteriores exigían guardar todo el historial.»
- Abre el notebook y escribe tu predicción (sección 7) antes de ejecutar nada.
- Ejecuta y contrasta. Si acertaste, explica por qué; si fallaste, explica qué supusiste mal.
- Haz el anti-patrón (sección 11) y su corrección. Es la parte que más se evalúa.
- Escribe una limitación de la miniatura y una del paper. No las copies de la ficha.
- Sé qué se hacía antes de este paper y por qué no bastaba.
- Puedo dibujar el mecanismo sin mirar.
- Ejecuté la miniatura e interpreté su salida sin repetir el texto de la ficha.
- Sé nombrar una cosa que el paper no demostró.
- Sé qué idea de las que suelen atribuírsele llegó en realidad después.
- Puedo conectar este hito con el siguiente en una frase.
filtro de Kalmanfusión de sensoresestimación de estadogananciarecursivo