Description du livre
Ce livre traite d'une technologie clé pour le traitement numérique de l'information : Le filtrage de Kalman, qui est généralement considéré comme l'une des plus grandes découvertes du 20ème siècle. Il présente aux lecteurs les questions concernant diverses incertitudes dans une même centrale et les solutions correspondantes basées sur l'estimation adaptative. En outre, il aborde en détail les questions qui se posent lorsque la technologie de filtrage Kalman est appliquée dans des systèmes multi-capteurs et/ou multi-agents, en particulier lorsque divers capteurs sont utilisés dans des systèmes tels que des robots intelligents, des voitures autonomes, des maisons intelligentes, des bâtiments intelligents, etc. nécessitant des techniques de fusion d'informations multicapteurs. De plus, lorsque plusieurs agents (sous-systèmes) interagissent les uns avec les autres, cela produit des incertitudes de couplage, une question difficile qui est abordée ici à l'aide de nouvelles techniques de filtrage adaptatif décentralisé.
Dans l'ensemble, l'objectif du livre est de fournir aux lecteurs une enquête complète sur le problème difficile du bon fonctionnement du filtrage de Kalman en présence de diverses incertitudes et/ou pour de multiples capteurs/composants. Des techniques de pointe sont introduites, ainsi qu'un grand nombre de nouvelles découvertes. En tant que tel, il peut constituer un bon ouvrage de référence pour les chercheurs dont les travaux impliquent un filtrage et des applications, mais il peut aussi servir de manuel de troisième cycle pour les étudiants en mathématiques, en génie, en automatisation et dans des domaines connexes.
Pour lire ce livre, seule une connaissance de base de l'algèbre linéaire et la théorie des probabilités est nécessaire, bien que l'expérience avec les moindres carrés, la navigation, la robotique, etc serait certainement un plus.