[로보틱스] 확률론적 로보틱스(Probabilistic robotics) 3장 가우시안 필터 (칼만 필터 제대로 알고 넘어가기 !)

오늘은 확률론적 로보틱스의 3장, 가우시안 필터에 대해서 배워보겠습니다 ! 1.개요 __가우시안이란?

__ 1.가우시안 필터란 ? : 가우시안이 가지는 중요한 의미는 , 확률 분포상 최고점이 하나만 있는 유니모달(unimodal) 의 성질을 가지고 있다는 점이다 !

-> 따라서, 진짜 스테이트에 가깝게 사후 확률을 얻을 수 있게 된다 ! (즉, 중심점과 그 옆의 불확실성을 간단하게 모델링 할 수 있는 특징이다 ) 하지만, 사후 확률이 따로 구성되는 글로벌 추정 문제에서는 이러한 가우시안 사후 확률은 적절하지 않을 수 있다. 2.

모멘트 파라미터화란 ? 평균과 공분산으로, 가우시안 파라미터를 구해해는 것을 moment parameter라고 한다.

(이렇게 부르는 이유는, 평균과 공분산이 확률 분포의 1차 모멘트, 2차 모멘트이기 때문이다) 이 외에도, canonical parameterization, natural parameterization과 같은 방법도 있다 ! 2.칼만필터 __1...