本文介绍了卡尔曼滤波器的概念，它是一种通过迭代更新来估算真实值的数学方法，常用于处理含有不确定度或随机误差的数据。以温度测量为例，说明了卡尔曼滤波器如何通过初始状态和误差迭代来跟踪和预测温度变化。该技术同样适用于位置、速度和加速度等信息的测量。内容源自油管视频教程，由博主MichelvanBiezen分享，建议有兴趣的读者观看原视频以获取更深入的理解。
写在前面
本文翻译和整理自油管的视频教程，在另外的博文里看到有对这个视频的推荐，说讲的特别好，自己看过之后也受益匪浅。因为老师的每个视频都相当于一页PPT，我就截取了所有内容，稍加整理【施工中】，仅供参考。
感谢博主Michel van Biezen，原视频地址在此，有条件的同学可以自己听一遍老师的讲解。
1. 什么是卡尔曼滤波器
卡尔曼滤波器是一个用一系列方程和持续的数据输入进行迭代，从而快速估计真值的数学过程。为啥要评估呢？因为这些真值本身往往包含了不可预测的不确定度，或者随机误差等等。
举一个例子，测量温度。随着时间的推移，我们测量一个物体的温度，测量的数据为离散的点×，我们通过一个初始状态±误差的不断迭代更新，就可以很好地对温度真值进行跟踪和预测。同理，还可以测量位置，速度，加速度等信息，原理类似，后续细细展开。
【施工中……】
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