卡尔曼滤波公式推导、

卡尔曼滤波器是一种用于估计系统状态的数学算法。根据引用和引用提供的参考视频，可以推导出卡尔曼滤波器的公式。卡尔曼滤波器的五个公式包括：

1. 预测状态更新公式：用于根据系统的状态方程和过程噪声来预测系统的状态。
2. 预测误差协方差更新公式：用于根据系统的协方差矩阵、状态转移矩阵和过程噪声协方差矩阵来更新预测误差协方差。
3. 修正观测更新公式：用于根据观测方程和观测噪声来修正预测的状态值。
4. 修正误差协方差更新公式：用于根据观测方程、预测误差协方差和观测噪声协方差来更新修正后的误差协方差。
5. 卡尔曼增益公式：用于根据预测误差协方差和观测噪声协方差来计算卡尔曼增益，该增益决定了预测值和观测值在估计中的权重。

参考和提供的视频可以帮助你更详细地了解这些公式的数学推导过程。此外，引用中的GitHub项目提供了一个使用卡尔曼滤波器进行多目标跟踪的实例，可以进一步帮助你理解卡尔曼滤波器的应用。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [Kalman Filter卡尔曼滤波公式推导和视频行人跟踪应用](https://blog.csdn.net/Ybc_csdn/article/details/124409364)[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: 100%"]
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