Artículo del MIT (cast.) en homenaje al desconocido ingeniero húngaro Rudolf E. Kálmán, creador del algoritmo recursivo denominado 'Filtro Kálmán', que permitió procesar el elevado ruido de instrumentos imprecisos para llevar al Apolo XI a la luna. Dicho algoritmo está en la base del GPS y permite por ejemplo que nuestro vehículo siga geoposicionado incluso si pierde la señal en un túnel. Smartphones, robots o cascos de Realidad Virtual se basan en sus cálculos para disponer del mejor dato posible en cuanto a su posición.
Comentarios
Tenemos que saber si le gustaba la caza para insultarle o no
#2 Le puede gustar la caza siempre que sea de izquierdas, como Garzón y Bermejo. En ese caso, aplausos.
Rudolf Kálmán falleció en julio de 2016. https://es.wikipedia.org/wiki/Rudolf_E._Kalman
#4 Rudolf Kálmán falleció el 2 de julio de 2016, concretamente. El artículo de hecho es del 6 de septiembre de 2016, pero en principio eso no debería ser un problema ya que está en la categoría de Tecnología… Otra cosa sería si estuviese en
Actualidad.
#6 Era para precisar la información. No tengo ningún problema con la validez del envío. De hecho es un artículo interesante.
#7 Cierto, a mí también me ha gustado, está explicado con mucha claridad y es muy didáctico.
Sólo he querido aclararlo no fuera a ser que al ver tu comentario alguno se lanzara a votar negativo al grito de "¡Antiguaaaaa!"
#6 entonces que no ponga muere en el titular
#16 Corregido
#6 Muchas gracias por el apunte. Vi la noticia ayer en mis redes sociales y no me fijé en ese 'pequeño detalle'. El artículo me pareció interesante aunque no explique el mecanismo que usa. He pedido en el nótame que modifiquen el título.
#22 Mucho mejor, muchas gracias
Desconocidísimo vamos, especialmente para ingenieros eléctricos y de telecomunicaciones.
#8 Cierto, mi hermano es Teleco y le tenía presente. Para el resto de profesionales y público en general creo que se puede afirmar que es alguien enteramente desconocido aunque su movilidad dependa de él.
#8 no entiendo ese retintín, que yo sepa esta no es una web para ingenieros eléctricos, y es bastante desconocido para el público, que si les preguntas por un científico crucial de la carrera espacial quizás con suerte te nombran a von braun
#31 Los comentarios agrios son la esencia de Menéame. Pero el nombre Kalman es conocidísimo entre ingenieros y matemáticos hoy en día, se me ocurren otros ingenieros menos conocidos francamente (por ejemplo Marconi).
El articulo bien podia incluir algun detalle del algoritmo.
#12 http://www.cs.unc.edu/~welch/media/pdf/kalman_intro.pdf
#36 ehh sip
https://goo.gl/iY2hzD
Mi proyecto fin de carrera fue implementar un filtro Kalman. Me sorprendió lo bien que funcionaba.
#11 ¿sólo implementarlo? ¿La versión lineal o la extendida? ¿Te puedo preguntar qué estudiaste y dónde?
Con toda sinceridad, me parece algo sencillo para un proyecto fin de carrera.
#32 la extendida, en el MIT, me llevó tres años.
#35 algún enlace a la publicación?
#32 En el departamento se estaba desarrollando un analizador de señales. Reescribí todo el sistema de adquisición y además implementé el filtro. Era ingeniería técnica industrial, especialidad automática y electrónica. Hace casi 20 años, cómo pasa el tiempo.
#11 vaya mierda de injenieros.despues os quejais q os pague 800 euros
¿No decian que las que nos llevaron a la luna son los personajes de figuras ocultas?
#3 eso en la versión feminazi.
Todo el mundo sabe que los hombres no hicieron nada más que sentarse en el cohete. Las mujeres por la noche trabajaban después de hacer la casa y el marido se llevaba los apuntes por la mañana.
hacerLegible(dato)
Fiabilidad. Ya.
Ya pero no pasa lo mismo con todo el mundo? Me refiero a que solo actores, cantantes y futbolistas son conocidos por todo el mundo.
Tenía todos sus discos
Mejor conocer al Ronaldo que su mayor mérito es ganar una cantidad absurda de pasta y entretener al personal. Morituri salutam. Argggg....
¡¿Desconocido?!
"que permite la geoposición incluso dentro de un túnel"
Ya, si claro...
#20 Lo comentan en el artículo. Supongo que debe hacer algún tipo de extrapolación en base a la posición, velocidad y dirección previa a tu entrada en dicho túnel. Quizás algún técnico lo pueda explicar.
#26 complementando lo que dice #20 el filtro de llaman es notable porque en sistemas lineales se puede demostrar que es óptimo cuando la distribución del ruido de la señal es una normal y la media del error es nula.
Básicamente es un algoritmo que permite mezclar la integración de un modelo con errores desconocidos con medidas que también tienen un error desconocido (pero caracterizado) para obtener una estimada del estado con menor error que el modelo o las medidas por separado.
Se usa mucho en radares, estimación de actitud y/o posición.
Muy someramente, se trata d coger del vector de estado de un sistema, extrapolar en el tiempo con el modelo y después corregir la extrapolación con medidas tomadas d sensores conectados que miden variables relacionadas con el estado (o directamente las variables de estado )
A pesar del bombo que tiene es en realidad un algoritmo muy sencillo y con bastante sentido común una vez entiendes bien de qué va.
Hay una asignatura de doctorado en la escuela de aeronáutica en Madrid que lo cubre: filtrado multisensor ; creo recordar que tenían los apuntes en el moodle de la Politécnica. Muy bien explicado y desmitificado
#34 Muchas gracias por la explicación, pensé que se trataría de algo así como un alisado exponencial de los datos en una serie temporal que se va actualizando con nuevas observaciones. Parece un poco más sofisticado. Saludos.
#34 , #26 y #28
A ver que no discuto la tecnología, digo expresamente esa frase.
Pasa el Negrón, el túnel de Guadarrama o el de la M-30
El GPS se va a tomar por saco.
#20 el filtro de kalman extendido utiliza datos del gps y de una unidad de medida inercial (IMU). Cuando pierdes señal gps dentro del tunel utiliza los datos de la IMU para conseguir tu posición sin grandes errores. Esto es posible gracias a que rl filtro extendido de kalman compensa los sesgos de la imu.
¿Es noticia de actualidad o no?
Que la gente conozca a jobs, zuckerberg el judío y Bill Gates y no conozcan a Richard stallman, es una clara falta de valores y alabanza al capitalismo
#23 Aparte de que las motivaciones de jobs, Gates y zuckerberg (no comparto tus alusiones ni a las etnias ni al capitalismo, ni se a que vienen...), que tenían mucho de "sueño americano" o "vamos a hacernos millonarios" (aunque Jobs tenía, además otras motivaciones); a mi lo que me molesta es que se les ponga a la misma altura en cuanto que programadores y desarrolladores!!
Lo que ha aportado Stallman con sus aportaciones a GNU (que hoy utilizan millones de personas y miles de empresas, sin tener que pagarle un dolar a su creador, lo mismo que el núcleo creado por Torvoalds); no tiene parangón!! a menos que nos vayamos unos cuantos años más atrás y mencionemos a Dennis Ritchie y a Brian Kernighan.
Tampoco encuentro que coño pintan los nombres de jobs, Gates y zuckerberg, en un artículo que parece, que quiere recordar el trabajo de Rudolf E. Kálmán.
Mal periodismo. Malos métodos de divulgación científica y tecnológica.
#23 ... y una total falta de teología y de geometría, sí señor.
Yo conozco a Belen Esteban y Caloalfredo el de la boxkis.
No lo conoce ni su tía drl pueblo. Vaya artículo bodrio pedorro, me recuerda a esos articulos ensalzando la figura de "la mujer que hizo las matemáticas del programa Apolo"; jajaja, y luego descubres que ponía fechas y ordenaba los ensayos científicos, jajaja.
Como este caso, que todo el rollo parece conducir a que el señor es húngaro y como que no le habían dado mérito por ser un pobre húngaro.
#13 "Su aportación principal, un algoritmo llamado filtro Kalman..."
El título puede que sea sensacionalista, pero hizo más que "poner fechas y ordenar noséquépollas"
#13 No lo conocerás tú, todos los que trabajamos en cualquier cosa relacionada con el procesamiento de señales conocemos de sobra su nombre.
#13 Cita del artículo: "Cuando el módulo lunar Apolo 11, controlado por Neil Armstrong y un programa de software, realizó su famoso aterrizaje sobre el Mar de la Tranquilidad, el filtro Kalman se aseguró de que los datos de ubicación en tiempo real procedentes del sistema terrestre de radar en la Tierra concordasen con los sensores de a bordo. Al escuchar las grabaciones, se oye a Buzz Aldrin cantando los cálculos del filtro Kalman mientras Armstrong aterrizaba sobre la Luna."