自适应卡尔曼滤波实现代码

以下是一个简单的自适应卡尔曼滤波的实现代码：

import numpy as np

class AdaptiveKalmanFilter:
    def __init__(self, x0, P0, Q, R):
        # 初始化状态向量和协方差矩阵
        self.x = x0
        self.P = P0

        # 初始化噪声方差矩阵
        self.Q = Q
        self.R = R

        # 初始化观测矩阵
        self.H = np.eye(len(x0))

    def predict(self):
        # 预测
        self.x = np.dot(self.A, self.x)
        self.P = np.dot(np.dot(self.A, self.P), self.A.T) + self.Q

    def update(self, z):
        # 更新
        S = np.dot(np.dot(self.H, self.P), self.H.T) + self.R
        K = np.dot(np.dot(self.P, self.H.T), np.linalg.inv(S))
        self.x = self.x + np.dot(K, z - np.dot(self.H, self.x))
        self.P = np.dot(np.eye(len(self.x)) - np.dot(K, self.H), self.P)

    def adapt(self, z):
        # 自适应更新噪声方差矩阵
        y = z - np.dot(self.H, self.x)
        e = y / np.sqrt(np.dot(np.dot(self.H, self.P), self.H.T) + self.R)
        self.Q = np.dot(e.T, e) * self.Q
        self.R = np.dot(y.T, y) * (self.R / (np.dot(np.dot(self.H, self.P), self.H.T) + self.R))

    def run(self, z):
        self.predict()
        self.update(z)
        self.adapt(z)

在初始化时需要指定初始状态向量和协方差矩阵，以及噪声方差矩阵和观测矩阵。在每次运行时，先进行预测，然后更新状态向量和协方差矩阵，最后进行自适应更新噪声方差矩阵。