卡尔曼滤波（附python代码）

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已于 2022-06-05 15:02:20 修改 · 5k 阅读

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#卡尔曼迭代方程

于 2021-07-02 19:01:46 首次发布

本文详细介绍了卡尔曼滤波的理论基础，包括预估状态方程、实际测量状态方程、融合状态方程，以及真实状态方程。通过最小化真实状态和融合状态的协方差来求解卡尔曼增益，并详细阐述了卡尔曼滤波的迭代过程。最后，文章附带了卡尔曼滤波的Python代码示例。

1. 理论预估的状态方程

2. 实际测量的状态方程

3. 理论预估和实际测量融合的状态方程

4. 真实状态方程

5. 通过使得真实状态和融合状态的协方差 $P_{t|t}$ 最小来求解卡尔曼增益

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