卡尔曼滤波

卡尔曼滤波（Kalman Filter）是一种常用的状态估计方法，其主要应用于从一系列的不完全和有噪声的数据中提取系统状态的信息，预测物体的位置和速度。

原理：

卡尔曼滤波是一种基于概率统计的最优估计算法，用于估计线性系统的状态量。它包含两个主要的步骤：预测和更新。

预测步骤包括状态的预测和预测协方差的计算。状态的预测是通过系统的动态模型和当前状态来计算出下一个时刻的状态值。预测协方差则是通过系统的动态模型和先前的协方差计算出的预测误差协方差。

更新步骤则是基于传感器测量值来修正状态估计和协方差。具体来说，通过比较预测值和测量值之间的差异，计算卡尔曼增益，然后使用该增益来更新状态估计和协方差。