详细介绍创新向量、创新协方差矩阵

创新向量（Innovation Vector）和创新协方差矩阵（Innovation Covariance Matrix）是卡尔曼滤波算法中的重要概念，用于描述系统观测值与滤波器估计值之间的差异。

创新向量是指系统观测值与滤波器估计值之间的差异。在卡尔曼滤波算法中，系统观测值由传感器或者其他测量设备得到，而滤波器估计值由卡尔曼滤波算法根据历史观测值和状态预测得到。创新向量表示了系统观测值与滤波器估计值之间的残差，它是观测值减去滤波器预测值得到的。创新向量的计算公式为：

innovation = observation - predicted\_observation

其中，observation表示系统观测值，predicted\_observation表示滤波器对观测值的预测。

创新协方差矩阵描述了创新向量的方差和协方差。它是一个对称矩阵，对角线元素表示创新向量各个分量的方差，非对角线元素表示各个分量之间的协方差。创新协方差矩阵可以用来评估创新向量的精度和相关性。它的计算公式为：

innovation\_covariance = observation\_covariance + predicted\_covariance

其中，observation\_covariance表示系统观测值的协方差矩阵，predicted\_covariance表示滤波器预测值的协方差矩阵。

创新向量和创新协方差矩阵在卡尔曼滤波算法中起着重要的作用。通过对创新向量进行分析，可以了解系统观测值与滤波器估计值之间的差异，从而调整滤波器的参数和状态预测，提高滤波器的性能。创新协方差矩阵则提供了创新向量的精度和相关性信息，可以用来评估滤波器的准确性和稳定性。