CSDN@_养乐多_
Kalman滤波器是一种经典的估计方法，广泛应用于估计系统状态的问题。本篇博客将介绍Kalman滤波器的基本原理，并通过一个简单的Python代码示例，演示如何使用Kalman滤波器来估计移动物体的位置。
通过运行代码，我们将得到一个包含两个子图的图像，分别展示了估计的位置和速度随时间的变化情况。从图像中可以看出，Kalman滤波器能够很好地估计移动物体的位置和速度，同时考虑了测量噪声和过程噪声的影响，使得估计结果更加稳定和准确。
文章目录
- 一、Kalman滤波器简介
- 二、Kalman滤波器原理
- 三、代码示例
- 四、代码详解
- 五、结果展示
- 六、总结
- 七、参考文献
一、Kalman滤波器简介
Kalman滤波器是一种递归估计滤波算法，用于估计线性动态系统的状态。它结合了测量值和状态模型，并通过递归的方式进行状态估计。Kalman滤波器的核心思想是使用先验估计和测量更新，以最优的方式估计系统的状态，并考虑到过
