卡尔曼滤波算法c++

卡尔曼滤波算法的本质是通过调节参数K（卡尔曼增益）来基于数值的不确定性，逐步逼近输出值的最小不确定性。实现卡尔曼滤波涉及大量的矩阵运算，可以使用矩阵库（如Eigen）或自己实现一个矩阵库。

对于一维运动的例子，比如跟踪一个行人，他的状态可以用位置和速度表示，即x=(p,v)。卡尔曼滤波通过预测步骤来估计行人的状态。

请注意，这只是卡尔曼滤波算法的简要介绍，还有其他更详细的实现步骤和应用场景。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [Kalman滤波C语言和C++版本实现](https://blog.csdn.net/weixin_40647819/article/details/112755880)[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_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *3* [C++实现卡尔曼滤波](https://blog.csdn.net/CCCrunner/article/details/127155101)[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_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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