Nur die Folien zu haben ohne die Vorlesung, ist natürlich nicht optimal, geht mir auch so. Wenn man sucht, findet man sicher genug Literatur dazu, leider habe ich keine Literaturliste zu der Vorlesung gesehen.
Beim Kalman-Filter wird der letzte beste Schätzwert benutzt, ob darin alle relevanten Informationen von vorherigen Schritten enthalten sind, kann ich nicht beurteilen; was ich bisher darüber gelesen hatte, klang danach. Jedenfalls bleibt die Komplexität des Algorithmus dadurch linear in Abhängigkeit zur Anzahl der Messpunkte.
"Bester Weg" ist natürlich schlecht formuliert, gilt natürlich innerhalb bestimmter Randbedingungen. Laut Wikipedia:
It follows from theory that the Kalman filter is the optimal linear filter in cases where a) the model perfectly matches the real system, b) the entering noise is white (uncorrelated) and c) the covariances of the noise are exactly known.
ob die hier gut genug gegeben sind, sei mal dahingestellt.
Manche Arten von Kalmanfilter (direkt) berücksichtigen auch das "Fahrzeug-Modell", also die Physik; wie man das beim Fahrradfahren berücksichtigen könnte, weiß ich auch nicht. Wenn man ein Höhenmodell hat, braucht man ja die Fahrphysik nicht mehr (wenn es um die nur Höhe geht). Man könnte natürlich Steigungen ab einem bestimmten Wert verwerfen. So eine Art "Plausibilitätsfilter" wird wohl in der Praxis eingesetzt.
Ich bin da jetzt nicht Experte genug, um das Alles einschätzen zu können.
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