简单明了的将卡尔曼滤波器讲清楚

 

 

 

整合所有步骤

 

至此，我们已经得到了构建一个单输入-单输出卡尔曼滤波器所需的全部公式。现在可以将它们整合成一个可在软件中实现的算法流程：

初始化：

• (x =) 系统初始状态估计值
• (q =) 模型方差（过程噪声）
• (r =) 传感器方差（测量噪声）
• (P =) 初始不确定性（方差）的猜测值
• (K =) 卡尔曼增益的初始猜测值（通常可设为0）

 

循环执行以下步骤：

1. 状态预测：
   (x_t = x_{t-1} + u_t)

2. 不确定性预测：
   (p_t = p_{t-1} + q)

3. 计算卡尔曼增益：
   (K_t = p_t / （p_t + r）)

4. 状态更新（融合传感器数据）：
   (x_t = x_{t-1} + K_t * (z_t - x_t))

5. 不确定性更新：
   (p_t = (1 - K_t) * p_t)

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以上便是卡尔曼滤波器的伪代码实现。通过这个简洁而强大的算法，你可以在自己的项目中有效融合模型预测与传感器数据，获得更稳定、更精确的状态估计。