一、什么是卡尔曼滤波?

你可以在任何含有不确定信息的动态系统中使用卡尔曼滤波,对系统下一步的走向做出有根据的预测,即使伴随着各种干扰,卡尔曼滤波总是能指出真实发生的情况。 

连续变化的系统中使用卡尔曼滤波是非常理想的,它具有占用内存小的优点(除了前一个状态量外,不需要保留其它历史数据),并且速度很快,很适合应用于实时问题和嵌入式系统。 

在Google上找到的大多数关于实现卡尔曼滤波的数学公式看起来有点晦涩难懂,这个状况有点糟糕。实际上,如果以正确的方式看待它,卡尔曼滤波是非常简单和容易理解的,下面我将用漂亮的图片和色彩清晰的阐述它,你只需要懂一些基本的概率和矩阵的知识就可以了.