卡尔曼滤波与状态估计例题python实现 关于卡尔曼滤波的原理这里就不赘述了,很多大佬说的很棒,这里就把网课上看到的例题在这里做一下 巩固一下 卡尔曼滤波的两个步骤 预测更新(Predict): 预测状态量: x^=(t∣t−1)=A~x(t−1)+Bu(t)\hat x=(t|t-1)=\widetilde{A}x(t-1)+Bu(t)x^=(t∣t−1)=Ax(t−1)+Bu(t) 预测误差协方差矩阵: P(t∣t−1)=AP(t−1)AT+QP(t|t-1)=AP(t-1)A^T+QP(t∣t−1)=AP(t−1)AT+Q 测量更新(Correct): 最优估计状态量: x~(t)=x^