Kalman-Filter-for-Sensor-Fusion: 在不确定性情况下用于预测状态估计与更新的传感器融合算法

简介：
本项目实现了一种卡尔曼滤波器算法，应用于传感器数据融合中，旨在不确定环境下精确预测和更新系统状态，提升系统的感知能力。 卡尔曼滤波器是一种用于传感器融合的工具，在一维情况下尤为适用。它是一个离散系统，通过自变量定义因变量，并允许我们求解自变量以推断出给定测量值（即因变量）时最可能的估计值。输入噪声存在于我们的测量数据中，同时也出现在用数学方程建模的过程中，这是因为我们在非理想条件下无法考虑所有因素。 当我们将输入变量表示成一个方程式系统，并使用矩阵来确定这些价值之间的关系时，卡尔曼滤波器的价值就更加突出了。每个维度中的每一个变量都包含噪声。因此，在引入相关输入后，我们可以基于预测的差分、未被模型考虑在内的噪声以及传感器测量带来的噪音进行加权平均。 这段文本中涉及到了一些编程工具和库（如numpy, pandas, matplotlib等），但没有提及具体的代码实现或链接地址。