Voila, pour inaugurer mon site internet, j'ai rédigé trois articles concernant le filtre de Kalman utilisé en traitement du signal.

Le premier article explique à quoi sert un tel filtre et quels en sont les limites. Le second est un article technique qui explique la signification des équations du filtre de Kalman (qui est une évolution de la méthode des moindres carrés) et enfin, le dernier article donne un exemple concret de l'utilisation d'un filtre de Kalman pour résoudre un problème de fusion de données multi-capteur.

Si jamais vous avez un commentaire ou si vous détectez une boulette, n'hésitez pas à poster vos remarques à la suite de l'article en question !

Bonne lecture. 🙂
Ferdi

6 commentaires à “Premiers articles du blog !!”

  1. Bonjour,
    Je suis un etudiant du master (modélisation et systèmes de la faculté des sciences Ain chok,Casablanca, Maroc), je travaille sur une memoire concernants les observateurs des systemes discrets.
    Je viens de lire votre articles sur le filtre de Kalman et je vous remercie pour ses informations.
    Est-ce vous pouvez m'aider à trouver des reponses à ses questions
    - quel est la différence entre un observateur et un estimateur?
    - s'il y a une différence entre les deux, existe-t-il un observateur de kalman pour les systemes deterministes et les systemes stochastiques?lequel?
    - y a-t-il des applications simples avec des simulations numeriques sur l'observateur de Kalman?

    J'espere que vous m'envoyez des suggestions pour enrichir mon travaille et merci d'avance.

    • Bonjour.

      - quel est la différence entre un observateur et un estimateur?
      Je n'avais jamais entendu parlé d'observateur auparavant.
      D'après ce que j'ai pu trouver sur ce sujet, j'ai l'impression qu'estimateur et observateur ont la même signification.
      L'estimateur, tout comme l'observateur, va chercher à reconstituer le plus fidèlement possible les paramètres du systèmes (vecteur d'état) en fonction des données capteurs et de la commande.

      - s'il y a une différence entre les deux, existe-t-il un observateur de kalman pour les systemes deterministes et les systemes stochastiques?lequel?
      Le filtre de Kalman est un estimateur Bayesien (c'est une extension du filtre de Wiener qui est lui-même un estimateur Bayesien)
      Comme présenté dans le second article, la méthode des moindres carrés est un cas particulier du filtre de kalman pour les systèmes déterministes. (dans ce cas, le système est considéré comme connu et parfaitement modélisable)

      - y a-t-il des applications simples avec des simulations numeriques sur l'observateur de Kalman?
      Le troisième article te donne un exemple de filtre de Kalman assez simple avec une simulation numérique à la fin.
      Sinon, tu dois pouvoir trouver ça sur le web. Tu dois pouvoir trouver des exemples de filtre de Kalman pour le traitement d'image ou pour estimer les données GPS par exemple.

      J'espère t'avoir aidé avec ces réponses.
      Ferdi

  2. Salut Ferdinand, c'est jeison le clolombian je voudrais complementer ta reponse sur la différence entre un observateur et un estimateur, je fai ma memoire de stage et je m'ai pose la meme question , voila ce que j'ai trouvé dans la net et confirmé par un ingenieur à PSA:

    il existe deux facons de realiser un estimateur : en boucle ouverte ou boucle femée (lorsque le terme de correction existe).Un estimateur en boucle fermée est connu comme observateur

    Merci. Ton blog est tres interesant.

    Jeison

    • Salut Jeison ! J'espère que ton stage s'est bien passé !
      Merci beaucoup pour cette précision. Je n'avais pas réussi à trouver la différence entre observateur et estimateur par moi-même.

      Bonne continuation,
      Ferdinand

  3. bonjour ,je suis étudiante et je suis entraîne de faire un projet sur les observateurs mais je veux savoir comment synthétisé un observateur par exemple en mode glissant pour un système quadrotor merci pour votre réponse

  4. est ce qu'il y a des documents sur Luenberger ( avantages et inconvénients) merci d’avance

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