卡尔曼滤波器简述

解释一：

解释二：

冗长一点的解释：

最简单的例子：物体的最简单基本的状态用它的位置和速度描述：

矩阵描述：

物体的状态是不确定的，假设速度和位置都是随机高斯分布的：

下图所示的速度和位置是不相关的：

而实际测量中位置和速度是相关的。测量、追踪的目的就是根据已知状态以及相关性来压缩下一步的不确定性：

参考：https://www.zhihu.com/question/22422121