卡尔曼滤波与马尔科夫决策

卡尔曼滤波和马尔科夫决策是两个不同的概念，但都与状态估计和控制有关。

卡尔曼滤波是一种用于状态估计的算法，它基于贝叶斯滤波理论，通过对系统的测量值和模型进行融合，估计出系统的状态。卡尔曼滤波假设系统的状态是一个随机变量，并且满足高斯分布，因此可以通过均值和方差来描述状态的不确定性。卡尔曼滤波的核心思想是通过对系统的状态进行递推和更新，不断地优化状态的估计值。

马尔科夫决策是一种用于控制的算法，它基于马尔科夫过程理论，通过对系统的状态和动作进行建模，制定出最优的控制策略。马尔科夫决策假设系统的状态是一个马尔科夫过程，并且满足马尔科夫性质，即当前状态只与前一状态有关，与之前的状态无关。马尔科夫决策的核心思想是通过对系统的状态和动作进行建模，计算出每个状态下采取每个动作的收益，从而制定出最优的控制策略。

虽然卡尔曼滤波和马尔科夫决策是两个不同的概念，但它们都与状态估计和控制有关，因此在某些应用场景下可能会同时使用这两种算法。