PART 01 재귀 필터
CHAPTER 01 평균 필터
1.1 평균의 재귀식
1.2 평균 필터 함수
1.3 평균 필터로 전압 측정하기

CHAPTER 02 이동평균 필터
2.1 이동평균 정의
2.2 이동평균 필터 함수
2.3 이동평균 필터로 초음파 거리계 설계하기

CHAPTER 03 저주파 통과 필터
3.1 이동평균의 한계
3.2 1차 저주파 통과 필터
3.3 저주파 통과 필터 함수
3.4 저주파 통과 필터로 초음파 거리계 설계하기
3.5 적응형 1차 저주파 통과 필터

PART 01을 마치며

PART 02 칼만 필터 기초
CHAPTER 04 칼만 필터
4.1 칼만 필터 알고리즘
4.2 예측 과정과 갱신 과정
4.3 시스템 모델

CHAPTER 05 상태 변수의 예측과 갱신
5.1 예측 과정
5.2 갱신 과정
5.3 1차 저주파 통과 필터와의 비교

CHAPTER 06 오차 공분산의 예측과 갱신
6.1 오차 공분산
6.2 예측 과정
6.3 갱신 과정

CHAPTER 07 칼만 이득
7.1 칼만 이득의 역할
7.2 칼만 이득의 튜닝

PART 02를 마치며

PART 03 칼만 필터 응용
CHAPTER 08 칼만 필터로 측정 잡음 제거하기
8.1 시스템 모델
8.2 칼만 필터 함수
8.3 테스트 프로그램
8.4 오차 공분산과 칼만 이득

CHAPTER 09 위치로 속도 추정하기
9.1 시스템 모델
9.2 칼만 필터 함수
9.3 테스트 프로그램
9.4 속도로 위치 추정하기
9.5 시스템 모델의 힘

CHAPTER 10 영상 속의 물체 추적하기
10.1 시스템 모델
10.2 칼만 필터 함수
10.3 테스트 프로그램

PART 03을 마치며

PART 04 칼만 필터와 비선형 시스템
CHAPTER 11 확장 칼만 필터
11.1 칼만 필터가 비선형 시스템에 부적합한 이유
11.2 테일러 급수 기반 선형화
11.3 EKF 개요
11.4 EKF 알고리즘
11.5 EKF로 레이다 추적하기

CHAPTER 12 무향 칼만 필터
12.1 UKF의 기본 전략
12.2 UKF 알고리즘
12.3 무향 변환
12.4 UKF로 레이다 추적하기

CHAPTER 13 파티클 필터
13.1 파티클 필터의 기본 전략
13.2 파티클 필터 알고리즘
13.3 파티클 필터로 레이다 추적하기

PART 04를 마치며

PART 05 센서 융합
CHAPTER 14 칼만 필터 기반 센서 융합
14.1 센서 융합 원리
14.2 회전 행렬의 특성 1
14.3 EKF로 기울기 자세 측정하기

CHAPTER 15 오차 상태 칼만 필터
15.1 오차 정의와 구속 조건
15.2 회전 행렬의 특성 2
15.3 ESKF로 기울기 자세 측정하기

CHAPTER 16 상보 필터
16.1 주파수 필터
16.2 상보 필터의 원리
16.3 상보 필터로 기울기 자세 측정하기
16.4 가속도와 기압 고도 융합하기

PART 05를 마치며

부록 A ESKF 오차 방정식의 유도
부록 B 리 군과 리 대수
부록 C 베이즈 추론

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서울대학교 항공우주공학과를 졸업하고, 동 대학원에서 박사 학위를 받았다. 한국항공우주연구원에서 선임연구원으로 근무하며 무인 비행선과 무인 헬기, 스마트 무인기 등 주로 무인기의 제어와 탑재 소프트웨어를 개발했다. 이후 국립재활원 재활연구소로 옮겨 연구관으로 근무하며 보조기기 관련 연구개발 및 서비스, 품질 관리 등의 업무를 담당했다. 현재 ㈜제이마플(jmarple.ai)의 대표로 있다. 저서로는 『칼만필터의 이해』(아진, 2010), 『딥러닝 첫걸음』(한빛미디어, 2016), 『칼만 필터는 어렵지 않아』(한빛아카데미, 2019) 등이 있다.