本文探讨了状态估计的重要性，它解决由于传感器噪声、模型简化和计算近似带来的系统不确定性问题，通过结合先验模型和测量数据来重构系统状态，追求系统的鲁棒性。
状态估计笔记（1）——问题由来
我们需要状态估计，是因为我们在任何过程中都无法获取真实值。
我们在用传感器(sensor) 去测量各种物理量的时候，传感器的测量值并非真值，而具有一定的不确定性。传感器受限于它们所能感知的信息。量程，分辨率，噪声等等也会对传感器的测量过程造成干扰。
我们在用执行器(actuation)去输出一个物理量的时候也具有一定的不确定性。控制噪声，磨损，机械故障等等也会对其带来影响。
我们许多时候使用的模型(model)也具有一定的不确定性，有的时候只能近似地抽象出一部分基本的物理过程。
我们计算过程中的近似算法(algorithmic approximation)，为了满足更好的实时性，经常会牺牲精度，这也会造成不确定性。
处理不确定性，就是迈向鲁棒性的重要一步。
状态估计就是根据系统的先验模型和测量序列，对系统内在状态进行重构的问题。
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