理解卡尔曼滤波器

核心要点 假设系统噪声和测量噪声符合高斯分布，协方差代表不确定度。 两个高斯分布的乘积依然是高斯分布，代表了两个分布的融合 所以kalman的核心思想即：综合通过前一时刻得到的预测信息（第一个高斯分布）和当期传感器测量的信息（第二个高斯分布），融合两个高斯分布得到当期系统状态的最佳估计。 （1） 根据上一时刻系统最佳估计和系统状态方程预测当前时刻的系统状态，得到一个预测值的高斯分布predicti

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