Kalman滤波流程

Kalman滤波是一种利用线性系统状态方程，通过输入输出观测数据，对系统状态进行最优估计的算法。主要步骤如下：首先，初始化过程，设定系统的初始状态估计和初始状态误差协方差；其次，预测步骤，根据系统的状态转移模型，预测下一时刻的状态和状态误差协方差；然后，更新步骤，根据观测数据和预测值，计算卡尔曼增益，并用此增益来修正预测的状态和状态误差协方差，得到最优的状态估计；最后，将最优的状态估计作为下一步预测的初始值，重复上述步骤，实现对系统状态的连续最优估计。