整體思路很簡單，卡爾曼濾波器就是做資料融合的，先給乙個gps的資料（z）和乙個里程計資料（u），讓他們融合吧。
#!/usr/bin/env python3
# -*- coding: utf-8 -*-
"""created on tue dec 18 19:37:13 2018
@author: sc
args explanition:
p:covariance
x:state
z:observation
u:control
pred:predict
est:estatemation
q：表示過程激勵雜訊的協方差，它是狀態轉移矩陣與實際過程之間的誤差。
"""import numpy as np
import math
import matplotlib.pyplot as plt
q=np.diag([0.1,0.1,math.radians(1.0),1.0])**2
r=np.diag([1.0,math.radians(40.0)])**2
dt=0.1
def motion_model(x,u):
b=np.matrix([[dt*math.cos(x[2,0]),0.0],
[dt*math.sin(x[2,0]),0.0],
[0.0,dt],
[1.0,0.0]])
x=x+b*u
return x
#def observe_model(z):
# h=
# pass
#def jacomo(xest,u):
# return jmo
#def jacoob(xest):
# return
Python 卡爾曼濾波器實現
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卡爾曼濾波器
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卡爾曼濾波器原理和matlab實現
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