¿QUE ES EL FILTRO KALMAN? Es un algoritmo de estimación óptima que se utiliza para estimar el estado de un sistema dinámico a partir de una serie de mediciones ruidosas. Utiliza un modelo matemático del sistema, junto con las mediciones actuales y anteriores, para calcular una estimación del estado actual del sistema que minimiza el error cuadrático medio Etapas de filtrado: Predicción: En esta etapa, se predice el estado futuro del sistema utilizando el modelo dinámico del sistema y la estimación previa del estado. Se calculan dos estimaciones: la estimación a priori del estado (predicción del estado) y la matriz de covarianza a priori (predicción de la incertidumbre). Estas predicciones se basan en la propagación del estado y la incertidumbre a través del modelo dinámico del sistema. Actualización: En esta etapa, se combina la predicción del estado con la nueva medición para obtener una estimación más precisa del estado actual del sistema. Se calcula una ganancia de...