卡尔曼滤波器初认识
卡尔曼滤波（Kalman filtering）一种利用线性系统状态方程，通过系统输入输出观测数据，对系统状态进行最优估计的算法。由于观测数据中包括系统中的噪声和干扰的影响，所以最优估计也可看作是滤波过程。 在了解卡尔曼滤波器的时候，知道卡尔曼滤波器可以很好地预测掺杂了噪音信号的目标信号，但其公式真是有点抽象，理不清逻辑，故用了较长的时间对照公式与示例，理顺一下卡尔曼滤波器的逻辑架构，有利于形象的了解卡尔曼滤波的过程，网上有很多大神写的很详细，很清楚透彻，我在这仅仅是用框图的形式来表现卡尔曼滤波的过程。
卡尔曼滤波的主要公式如下，很抽象。
通过公式反复琢磨，弄清楚其结构时，做了以下流程图，将这些公式图形化的串在一起：