AKF自适应卡尔曼滤波

AKF自适应卡尔曼滤波是一种利用观测数据来校验预测值并判断系统特性是否发生动态变化的滤波算法。它通过估计和修正模型参数和噪声特性来改进滤波设计，并减小滤波的实际误差。在AKF中，常用的方法是使用历史固定帧的数据去更新R和Q矩阵，并且通常只更新R矩阵的做法较多。此外，AKF还可以利用加权求和的方法对参数进行动态调节。