卡尔曼滤波算法流程图

卡尔曼滤波算法的流程图可以使用图解来更加清晰地展示。 卡尔曼滤波算法的流程图由一系列的步骤组成，如下所示：

1. 初始化：设置初始状态和初始误差协方差矩阵。
2. 预测步骤：根据系统模型和控制输入，预测下一个状态和误差协方差矩阵。
3. 测量步骤：获取传感器测量值。
4. 更新步骤：使用测量值和预测值之间的差异，计算卡尔曼增益和更新后的状态和误差协方差矩阵。
5. 返回到第2步，重复预测、测量和更新步骤，以实现连续的状态估计和测量更新。

卡尔曼滤波算法的核心思想是通过使用当前的状态和测量值的信息，结合系统模型和控制输入，来估计出最优的状态估计值，并最小化估计误差。这使得卡尔曼滤波算法在估计动态系统状态时非常有效和准确。

请注意，卡尔曼滤波算法的流程图可以根据具体的应用和系统模型进行调整和扩展，以满足具体需求。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [一文图解卡尔曼滤波(Kalman Filter)](https://blog.csdn.net/qq_42722197/article/details/121586553)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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