Taller

Introducción a filtros de Kalman, o por qué no debo hacer caso a todo lo que me dicen los sensores

Instructor: M.C. Luis Fernando Lupián Sánchez (Universidad La Salle)

Resumen: El filtro de Kalman es en esencia un estimador óptimo de variables de estado para sistemas dinámicos que ha encontrado innumerables aplicaciones desde la publicación original de Rudolph Kalman en 1960 y que sigue siendo utilizado ampliamente en nuestros días. Desde la perspectiva de la robótica móvil, un error común es tomar decisiones basadas directamente en los datos numéricos que se reciben de los sensores. Esto es un error debido a que la información de los sensores es inherentemente ruidosa. El filtro de Kalman combina la información de los sensores con la dinámica del sistema (en este caso un robot) para producir una estimación óptima de las variables de interés. En este taller se estudiará la base teórica del filtro de Kalman, se usarán varios casos de estudio para ejemplificar cómo traducir un problema de estimación en una formulación matemática adecuada para el filtro de Kalman, y se realizarán experimentos de simulación con robots virtuales en los que se aplicará el filtro de Kalman para resolver problemas concretos.

Duración: 6 hrs.

Sobre el instructor: Luis Lupián es Maestro en Ciencias por la University of Illinois at Urbana-Champaign. Profesor Investigador de la Facultad de Ingeniería de la Universidad La Salle, México. Miembro del Consejo Directivo de la Federación Mexicana de Robótica, A.C. y del Executive Committee de la RoboCup Federation.