应用场景：传感器数据融合与状态估计。比如你有一个加速度计，又有陀螺仪或GPS 。假设当前状态值可靠，那么根据运动学和加速度计信息，可以计算出状态量的下一时刻值。但是由于加速度计有噪声或者运动学模型有缺陷(比如没有打滑的计算)，这个计算值可能和真实值有差，故称其为预测值。这时候通过陀螺仪或GPS的测量值(也有误差)来更新一个当前状态的估计值(滤波值)，使得测量误差和过程误差有一个调和，让估计值的总体协方差最小。
即：可以是由测量结果来修正数学模型推测出来的值。
直观感受
公式
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本文标题：卡尔曼滤波器
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