Kalman Filtresi Nedir, Ne İşe Yarar, Nasıl Çalışır?

Bu videoda, Kalman Filtresi olarak bilinen çok önemli bir tekniğe odaklanacağız. Kalman Filtresi, insanoğlunun ay yolculuğunu mümkün kılan ve halen kullandığımız birçok cihazın arkasında sabırla çalışan gizli bir kahramandır. Gözlem (ölçüm) ve matematiksel model üzerinden yapılan tahmin arasında denge sağlayarak, bir sistemin mevcut durumunu en iyi şekilde tahmin etmeye çalışır. Bu tahmin ettiğimiz durumlar; bir otonom arabanın konumu ya da bir roketin hızı olabilir. Sensörlerden gelen verilerin frekansını artırmak ve gerçek zamanlı sistemlerde doğru tahminler yapmak için çok değerli bir yöntemdir. Bu video, Kalman Filtresi'nin temel prensiplerini anlamak isteyenler için bir başlangıç noktası olabilir. İyi seyirler.
------------------------------------------
In this video, we will focus on a very important technique known as the Kalman Filter. The Kalman Filter is the unsung hero that made humankind's lunar journey possible and works patiently behind many of the devices we still use. It tries to estimate the current state of a system by providing a balance between observation and prediction made through a mathematical model. The estimations could be the position of an autonomous car or the speed of a rocket. It is an invaluable method for increasing the frequency of data coming from sensors and making accurate predictions in real-time systems. This video can be a starting point for those who want to understand the basic principles of the Kalman Filter. Enjoy watching.

00:00 Giriş
00:50 Dinamik Sistem, Durum ve Ölçüm
02:49 Kalman Filtresinin Temel 2 Aşaması
06:12 Olasılık Yoğunluk Fonksiyonu ve Gauss Dağılımı
10:42 Güven Aralığı
12:44 Kalman Filtresinin Araç Pozisyon Tahmininde Uygulama Örneği
17:59 Kalman Filtresi Matematiği
21:24 Kalman Filtresinde Yapılan Kabuller
23:15 Kalman Filtresi Varyantları: EKF ve UKF
25:03 Parçacık Filtresi Yaklaşımı
26:06 Özet ve Kapanış