kalman滤波理解二：预测和更新过程

这篇主要讲kalman滤波的预测和更新过程，首相强调以下上篇（kalman滤波理解一：理论框架）所强调的连个理论原则： 预测过程符合全概率法则，是卷积过程，即采用概率分布相加； 感知过程符合贝叶斯法则，是乘积过程，即采用概率分布相乘； （一）预测过程 假设有一辆小车在路上行驶，其状态有位置p，速度v，我们用一个列向量来表示此时的状态：  如果我问你，经过时间后，其位置和速度分别是多少？计算也很简单

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