Filtro de Kalman

Es un algoritmo de estimación utilizado para predecir el estado de un sistema dinámico basado en mediciones ruidosas o incompletas.

En el ámbito de la inteligencia artificial y el machine learning, es ampliamente empleado para el filtrado y seguimiento de datos en tiempo real, gestionando incertidumbre y ruido en sistemas complejos.

Su funcionamiento se basa en un modelo matemático que combina predicciones del estado futuro del sistema con observaciones actuales para obtener una estimación más precisa.

Es utilizado en aplicaciones como navegación de vehículos, procesamiento de señales, robótica, visión por computadora, entre otros.

Permite la integración de modelos físicos y datos medidos, logrando una adecuada adaptación a entornos dinámicos y cambiantes.