kalman滤波

1.多传感器融合中的最优估计：估计值Z1和Z2计算得到。

2.kalman滤波使用

放弃（通俗公式理解）_哔哩哔哩_bilibili放弃（通俗公式理解）是从放弃到精通！卡尔曼滤波从理论到实践~的第4集视频，该合集共计5集，视频收藏或关注UP主，及时了解更多相关视频内容。https://www.bilibili.com/video/BV1Rh41117MT?spm_id_from=333.788.player.switch&vd_source=d3fb1ac95e11ac30fb356f1117c8483d&p=4

状态转移方程：由上一状态估计下一状态。该状态有一个初始的方差（先验估计协方差）。

（个人理解：xt-1初始状态，Pt-1初始协方差，F状态转移矩阵，Q预测过程噪声协方差，R测量噪声协方差，Zt为多传感器观测值，H为观测矩阵）

 

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3.超参数调节

Q、R

更信任观测值，R越小，观测协方差越小，增益K越大；预测模型很完美，R调大，Q调大。