关于卡尔曼增益的理解

         提到卡尔曼，不得不说一个故事：

       片绿油油的草地上有一条曲折的小径,通向一棵大树.一个要求被提出:从起点沿着小径走到树下.

     “很简单.” A说,于是他丝毫不差地沿着小径走到了树下.

      现在，难度被增加了：蒙上眼。

     “也不难，我当过特种兵。” B说，于是他歪歪扭扭地走到了树旁。“唉，好久不练，生疏了。” （只凭自己的预测能力）

     “看我的，我有 DIY 的 GPS！” C说，于是他像个醉汉似地歪歪扭扭的走到了树旁。“唉，这个 GPS 没做好，漂移太大。”（只依靠外界有很大噪声的测量）

     “我来试试。” 旁边一也当过特种兵的拿过 GPS, 蒙上眼，居然沿着小径很顺滑的走到了树下。（自己能预测+测量结果的反馈）

   “这么厉害！你是什么人?”

   “卡尔曼 ! ”

   “卡尔曼？！你就是卡尔曼？”

 众人大吃一惊。

 “我是说这个 GPS 卡而慢。

 

  总结就是预测+测量更新。

 卡尔曼滤波的测量更新部分是由最小二乘推导而来。

      今天主要说明卡尔曼增益的Kt如何去理解？

       卡尔曼主要来处理如下两个来源的数据：

        (1)根据模型来预测出的数据。（预测）

        (2)传感器观测到的数据。（观测）

      核心：

       K越小越相信你的预测（1）中的估计，

       K越大越相信你的观测（2）中的观测。

       K的值和传感器的精度有关。依赖于按个传感器更缺。