Kalman filter- sebuah algoritma untuk mengkombinasikan berbagai macam data sensor

By : Hanugra Aulia Sidharta, S.T., M.MT.

Anda memasuki sebuah terowongan, dengan panjang terowongan yang tidak anda ketahui. Ketika kendaraan anda memasuki terowongan GPS yang anda bawa tidak dapat bekerja, dikarenakan GPS tidak menerima informasi satelit yang mengorbit di bumi. Telepon seluler anda tidak dapat bekerja karena lemahnya penetrasi sinyal ke dalam terowongan. Masalah mulai muncul beberapa saat anda memasuki terowongan, bagaimana anda dapat melakukan navigasi di dalam terowongan? Bagaimana cara anda dapat menentukan posisi kendaraan secara akurat? Hingga berapa lama lagi anda harus berkendara hingga keluar dari terowongan?.

Salah satu pendekatan untuk menyelesaikan masalah tersebut dapat menggunakan kalman filter, dimana anda menemukan sebuah masalah dengan informasi yang tidak pasti dalam keadaaan dinamis, sehingga anda harus membuat tebakan mengenai keadaan sekitar. Walaupun tebakan anda seringkali tidak akurat dan berantakan, ditambah dengan keadaan yang dinamis dan sering kali berubah. Untuk membantu agar tebakan anda lebih akurat dan mulus maka anda dapat menggunakan algoritma kalman filter. Kalman filter mempunyai kemampuan untuk memprediksi apa yang akan terjadi, dan melakukan analisa korelasi antara berbagai macam data yang mungkin menurut anda tidak berhubungan.

Kalman filter ideal digunakan di dalam sistem yang berubah terus menerus dalam kondisi dinamis. Keunggulan dari kalman filter adalah penggunaan memori yang ringan, dikarenakan algoritma ini tidak memerlukan penyimpanan untuk data yang lampau. Sehingga penggunaan kalman filter ideal apabila digunakan untuk memecahkan masalah secara live di dalam embeded system.