卡尔曼滤波状态变量为什么求导

在卡尔曼滤波中，状态变量的求导是为了更新系统的状态估计。通过对状态变量进行求导，可以得到状态变量的变化率，从而更新预测值。具体来说，卡尔曼滤波中的状态变量包括系统的状态和系统的控制输入。求导的目的是根据当前观测值和预测值之间的差异，调整状态变量的估计值，使其更接近真实值。

通过对状态变量求导，可以得到状态变量的一阶导数，也就是状态变量的变化率。这个变化率可以用来更新预测值，使其更接近真实值。在卡尔曼滤波中，状态变量的更新是通过卡尔曼增益来完成的，而卡尔曼增益的计算需要利用状态变量的一阶导数。

总结来说，卡尔曼滤波中对状态变量求导的目的是为了根据当前观测值和预测值的差异，更新状态变量的估计值，使其更准确地反映系统的真实状态。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [卡尔曼滤波原理详解及系统模型建立（simulink）](https://blog.csdn.net/weixin_43942325/article/details/103416681)[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_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* [卡尔曼滤波系列——（二）扩展卡尔曼滤波](https://blog.csdn.net/weixin_42647783/article/details/89054641)[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_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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