dt = 0.1 # Time step initial_state = np.array([0, 0, 0, 0]) # Initial state [x, y, vx, vy] initial_covariance = np.identity(4) # Initial covariance Q = block_diag(np.identity(2) * 0.1, np.identity(2) * 0.1) # Process noise covariance R = np.identity(2) * 0.1

这段代码定义了一些变量和初始值，用于实现一个卡尔曼滤波器。

- `dt = 0.1` 表示时间步长，用于离散化模型。
- `initial_state` 是一个包含四个元素的一维数组，表示初始状态 [x, y, vx, vy]。
- `initial_covariance` 是一个4x4的单位矩阵，表示初始协方差矩阵。
- `Q` 是一个由两个2x2的单位矩阵构成的4x4矩阵，表示过程噪声协方差。
- `R` 是一个2x2的单位矩阵，表示测量噪声协方差。

这些变量和初始值用于实现卡尔曼滤波器的初始化和更新步骤。卡尔曼滤波器是一种用于估计系统状态的递归滤波器，它根据系统的动态模型和测量数据进行状态估计和预测。在这段代码中，`initial_state` 和 `initial_covariance` 表示初始状态和初始协方差，`Q` 和 `R` 表示过程噪声和测量噪声的协方差。