卡尔曼滤波的融合算法

卡尔曼滤波的融合算法是指将多个传感器的数据进行融合，以提高定位或导航的精度和鲁棒性。常见的融合算法包括基于GPS和IMU的卡尔曼滤波融合算法、基于多传感器的组合滤波算法等。其中，卡尔曼滤波是一种递归滤波算法，可以用来估计系统的状态，同时也可以用来滤波噪声。在融合算法中，卡尔曼滤波通常用来对传感器数据进行预测和校正，以得到更加准确的估计值。

具体来说，基于GPS和IMU的卡尔曼滤波融合算法中，惯性测量单元（IMU）用来进行状态预测，全球定位系统（GPS）用来滤波矫正。而基于多传感器的组合滤波算法中，通过融合各传感器的局部滤波信息以得到全局滤波估计的计算方法，可以提高定位或导航的精度和鲁棒性。