应用卡尔曼算法的模型假设系统为线性系统，且可离散表示为如下的公式。在实际应用中，
往往是非线性系统，且状态转移矩阵A是未知的，一般的作法为，先列出状态更新方程，然
然对状态量求偏导，得到雅克比矩阵即为A，每次应用卡尔曼估算法更新状态时都要更新矩
阵A。
下面简要说明开源飞控APM中卡尔曼融合算法是如何与卡尔曼的五个公式对应起来的。首
先模型建立，状态转移转阵A的获取，正如上文中所述，首先通过该时刻传感器的数据更新
状态量，然后求偏导得到此步的状态转移矩阵A(代码中是用F表示的)。输出量即为状态量，
所以H阵为单位阵。控制输入B阵为0。
新的状态量为预测值和观测值的加权和，飞机的姿态角，速度和位置信息预测值由上一时刻
值加上角速度和加速度的积分得到，观测值即为传感器的测理值，即气压计测得的高度，
开心的椰子
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