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)

  • Chapter 01. 평균 필터 (Average Filter)
  • Chapter 02. 이동평균 필터 (Moving Average Filter)
  • Chapter 03. 저주파 통과 필터 (Low-pass 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)

  • Chapter 08. 초간단 칼만 필터 예제 (Simple Example)
  • Chapter 09. 위치로 속도 추정하기 (Position to Velocity Estimation)
  • Chapter 10. 영상 속의 물체 추적하기 (Object Tracking)
  • Chapter 11. 기울기 자세 측정하기 (Pose Orientation)

• Part 04. 칼만 필터와 비선형 시스템 (Kalam Filter and Nonlinear System)

  • Chapter 12. 확장 칼만 필터 (Extended Kalman Filter)
  • Chapter 13. 무향 칼만 필터 (Unscented Kalman Filter)
  • Chapter 14. 파틱클 필터 (Particle Filter)

• 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