卡尔曼滤波算法的 Python 代码

我可以回答你关于卡尔曼滤波算法Python代码的问题，以下是一个简单的实现示例代码：

import numpy as np

# 状态转移矩阵
A = np.array([[1, 0], [0, 1]])
# 状态更新矩阵
B = np.array([[1, 0], [0, 1]])
# 测量更新矩阵
H = np.array([[1, 0], [0, 1]])
# 状态协方差矩阵
P = np.array([[1, 0], [0, 1]])
# 测量噪声协方差矩阵
R = np.array([[1, 0], [0, 1]])
# 状态噪声协方差矩阵
Q = np.array([[1, 0], [0, 1]])
# 初始状态
x_init = np.array([[0], [0]])

def kalman_filter(z, x_esti, P):
    # 预测步骤
    x_pred = np.dot(A, x_esti) + np.dot(B, u)
    P_pred = np.dot(np.dot(A, P), A.T) + Q
    # 更新步骤
    K = np.dot(np.dot(P_pred, H.T), np.linalg.inv(np.dot(np.dot(H, P_pred), H.T) + R))
    x_esti = x_pred + np.dot(K, (z - np.dot(H, x_pred)))
    P = np.dot((np.eye(2) - np.dot(K, H)), P_pred)
    return x_esti, P

# 测试数据
z = np.array([[1], [2]])
u = np.array([[0], [0]])

# 进行一次卡尔曼滤波
x_esti, P = kalman_filter(z, x_init, P)

# 打印结果
print('esti: ', x_esti)
print('P: ', P)

注意：此代码仅为卡尔曼滤波算法简单实现，实际应用场景中需要酌情调整参数。