qt实现卡尔曼滤波代码

以下是一个简单的使用 Qt 实现卡尔曼滤波的示例代码，其中涉及到了一些基本的矩阵运算和随机数生成。该示例实现了一个简单的单维度卡尔曼滤波器，用于估计一个连续的测量值序列。

#include <QCoreApplication>
#include <QDebug>
#include <QTime>
#include <Eigen/Dense>

using namespace Eigen;

int main(int argc, char *argv[])
{
    QCoreApplication a(argc, argv);

    // 随机数生成器
    qsrand(QTime::currentTime().msec());

    // 系统状态转移矩阵
    MatrixXd A(1, 1);
    A << 1;

    // 系统控制矩阵
    MatrixXd B(1, 1);
    B << 0;

    // 系统噪声协方差矩阵
    MatrixXd Q(1, 1);
    Q << 1;

    // 观测矩阵
    MatrixXd H(1, 1);
    H << 1;

    // 观测噪声协方差矩阵
    MatrixXd R(1, 1);
    R << 0.1;

    // 初始状态估计
    MatrixXd x_hat(1, 1);
    x_hat << qrand() / (double)RAND_MAX;

    // 初始协方差矩阵
    MatrixXd P(1, 1);
    P << 1;

    // 定义卡尔曼滤波器
    MatrixXd u(1, 1);
    MatrixXd z(1, 1);
    MatrixXd x(1, 1);
    MatrixXd y(1, 1);
    MatrixXd K(1, 1);

    for (int i = 0; i < 100; i++)
    {
        // 产生控制输入和观测值
        u << qrand() / (double)RAND_MAX;
        z << x_hat(0, 0) + qrand() / (double)RAND_MAX * 0.1;

        // 预测状态和协方差
        x = A * x_hat + B * u;
        P = A * P * A.transpose() + Q;

        // 计算卡尔曼增益
        K = P * H.transpose() * (H * P * H.transpose() + R).inverse();

        // 更新状态估计和协方差
        y = z - H * x;
        x_hat = x + K * y;
        P = (MatrixXd::Identity(1, 1) - K * H) * P;
    }

    qDebug() << "Final estimate:" << x_hat(0, 0);

    return a.exec();
}

需要注意的是，在实际应用中，卡尔曼滤波器可能更加复杂，需要考虑多维度、非线性、状态约束等因素。此示例仅仅是一个简单的入门示例，供参考。