多传感器融合 卡尔曼滤波

多传感器融合是指将多个传感器的数据进行集成和处理，以提高对环境的感知和理解能力。通过融合不同传感器的信息，可以获得更准确、全面的环境状态估计结果。

卡尔曼滤波是一种常用的多传感器融合算法，它基于贝叶斯滤波理论，通过对系统状态进行递推和更新，实现对系统状态的估计。卡尔曼滤波算法主要包括两个步骤：预测和更新。

在预测步骤中，根据系统的动力学模型和传感器的测量模型，通过状态转移方程和观测方程预测系统的状态和测量值。

在更新步骤中，将预测得到的状态和测量值进行比较，根据卡尔曼增益来调整预测结果，得到最终的状态估计值。

卡尔曼滤波算法具有递归、最优性和高效性等特点，广泛应用于机器人导航、目标跟踪、信号处理等领域。