基本思想 以K-1时刻的最优估计Xk-1为准,预测K时刻的状态变量Xk/k-1,同时又对该状态进行观测,得到观测变量Zk,再在预测与观之间进行分析,或者说是以观测量对预测量进行修正,从而得到K时刻的最优状态估计Xk. 具体实例 设一个机器人有两个状态量,分别为位置P,速度V.在这里记为: 卡尔曼滤波假设两个变量(位置和速度,在这个例子中)都是随机的,并且服从高斯分布.每个变量都有一个均值μ,表示随机分布的中心(最可能的状态),以及方差 ,表示不确定性.其中,位置和速度之间可以是相关的也可以是不相…