mean, covariance = self.project(mean, covariance) if only_position: mean, covariance = mean[:2], covariance[:2, :2] measurements = measurements[:, :2] cholesky_factor = np.linalg.cholesky(covariance) d = measurements - mean z = scipy.linalg.solve_triangular( cholesky_factor, d.T, lower=True, check_finite=False, overwrite_b=True) squared_maha = np.sum(z * z, axis=0)

这段代码看起来像是一个 Kalman filter 的实现，主要是针对多维度的测量值进行处理，计算出每个测量值与预测值的距离，用于判断该测量值是否可信。具体来说，这段代码实现了以下几个步骤：

1. 根据当前的状态估计值和协方差矩阵，对测量值进行投影，得到预测的测量值和协方差矩阵。

2. 如果只考虑位置信息，则将预测的均值和协方差矩阵的前两行提取出来，同时将测量值的前两列也提取出来。

3. 对协方差矩阵进行 Cholesky 分解，得到一个下三角矩阵，用于后面求解线性方程组。

4. 计算测量值与预测值的偏差向量 d，并使用 Cholesky 分解得到的下三角矩阵求解线性方程组，得到变换后的偏差向量 z。

5. 计算 Mahalanobis 距离，即将变换后的偏差向量 z 按元素平方、按列求和，得到一个一维数组，表示每个测量值与预测值的距离的平方。

最后，这个距离可以用于判断该测量值是否可信，如果距离过大，则可能是一个异常值，应该被舍弃。