卡尔曼滤波通俗易懂原理及其python实现

北航_Curry

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分类专栏：卫星导航文章标签： python 卡尔曼滤波算法

于 2021-10-07 16:40:02 首次发布

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本文通过实例介绍了卡尔曼滤波的基本原理和应用，利用Python实现了一个简单的卡尔曼滤波器，用于处理温度测量数据。在房间温度监测的例子中，通过卡尔曼滤波器结合经验和温度计的测量值，不断更新并获取最优估计值，以减小预测和测量过程中的误差。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

kalman滤波的核心思想

根据k-1时刻的最优估计值 $x_{k-1}$ 来预测k时刻的预测值 $\hat{x}_{k|k-1}$
再根据k时刻的测量值 $Z_{k}$ 和k时刻的预测值 $\hat{x}_{k|k-1}$ ，得到此时刻的最佳估计值 $x_{k}$
循环迭代
需要说明的是，不管是根据上一时刻的预测值还是本时刻的测量值，都是有误差存在的

举例

假设我们要研究房间里的温度，以分钟为单位。因为房间里的温度变化不大，因此根据k-1时刻的最优估计值 $x_{k-1}$ 来预测k时刻的预测值 $\hat{x}_{k|k-1}$ 时，我们由经验认为：

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