칼만 필터의 이해 with MATLAB

칼만 필터가 어렵고 막연하게 느껴지는 공학도와 실무자를 대상으로 한다. 복잡한 수식 증명 대신 직관적인 설명과 사례 중심의 예제를 통해 알고리즘의 동작 원리를 명쾌하게 설명한다. 특히 칼만 필터의 중요한 응용 분야인 센서 융합의 매커니즘을 확장 칼만 필터, 오차 상태 칼만 필터, 상보 필터의 기법으로 구현해 각 방식의 차이를 직접 비교할 수 있게 했다.



이 책은 칼만 필터는 본래 어려운 주제가 아니라는 생각을 기반으로 한다. 칼만 필터의 핵심 원리와 알고리즘에 숨겨진 구조를 설명한다. 확장 칼만 필터(EKF)가 어떤 과정을 거쳐 유도되는지를 명쾌하게 밝히고, 센서 융합의 핵심 기법인 오차 상태 칼만 필터(ESKF)를 직관적으로 이해할 수 있게 설명한다.



기본 원리부터 센서 융합까지,

가장 친절한 칼만 필터 실전 가이드



이 책은 칼만 필터가 어렵고 막연하게 느껴지는 공학도와 실무자를 대상으로 한다. 복잡한 수식 증명 대신 직관적인 설명과 사례 중심의 예제를 통해 알고리즘의 동작 원리를 명쾌하게 설명한다. 특히 칼만 필터의 중요한 응용 분야인 센서 융합의 매커니즘을 확장 칼만 필터, 오차 상태 칼만 필터, 상보 필터의 기법으로 구현해 각 방식의 차이를 직접 비교할 수 있게 했다.



이 책은 칼만 필터는 본래 어려운 주제가 아니라는 생각을 기반으로 합니다. 칼만 필터의 핵심 원리와 알고리즘에 숨겨진 구조를 설명합니다. 확장 칼만 필터(EKF)가 어떤 과정을 거쳐 유도되는지를 명쾌하게 밝히고, 센서 융합의 핵심 기법인 오차 상태 칼만 필터(ESKF)를 직관적으로 이해할 수 있게 설명합니다. EKF와 ESKF의 차이까지 분명하게 짚어냅니다. 이 책의 차별점은 다음과 같습니다.



- 핵심 위주의 서술 방식 : 칼만 필터의 핵심적인 내용만 학습 부담을 줄였고, 예제 코드의 일관성과 가독성도 높였습니다.

- 센서 융합 파트 : 칼만 필터의 가장 중요한 응용 분야 중 하나인 칼만 필터 기반 센서 융합의 원리를 설명한 뒤, 같은 예제를 EKF, ESKF, 상보 필터로 구현해 각 방식의 차이를 직접 비교할 수 있도록 했습니다.

- ESKF 서술 : 센서 융합에서 자주 쓰이는 중요한 알고리즘인 ESKF의 핵심 아이디어를 명확하게 설명합니다. 특히 ESKF도 결국 EKF의 일종이며, 선형화 방법에서 차이가 있을 뿐이라는 점을 분명하게 제시합니다. 또한 ESKF가 리 군 및 리 대수 수학과 어떻게 연결되는지를 〈부록〉에서 간단히 소개해, 리 군 및 리 대수 기반 상태 추정을 공부하실 분들을 위한 길잡이로 삼았습니다.

- 칼만 필터 설명 개편 : 칼만 필터의 상태 변수 예측 및 갱신 수식에 담긴 의미를 새로운 관점에서 짚었습니다. 또한 칼만 필터의 계산 과정이 사실은 2개의 독립적인 과정이 하나로 합쳐진 형태라는 점을 드러내고, 각 과정이 어떤 역할을 맡는지 설명했습니다.

- EKF 설명 개편 : 표준 칼만 필터와 거의 비슷해 보이는 EKF의 계산 과정이 사실은 비선형 모델 처리와선형 칼만 필터 처리가 결합된 결과임을 나타냅니다. EKF에 숨겨진 이 구조를 명확히 이해해야 ESKF도 직관적으로 받아들일 수 있습니다.