基础卡尔曼滤波
原理
卡尔曼滤波器是一种基础预测定位算法。原理非常简单易懂。核心过程可以用一个图说明：
本质上就是这两个状态过程的迭代，来逐步的准确定位。 预测：当前状态环境下，对下一个时间段t的位置估计计算的值。 更新：更具传感器获取到比较准确的位置信息后来更新当前的预测问位置，也就是纠正预测的错误。 你可能要问为什么有传感器的数据了还要进行更新？因为在现实世界中传感器是存在很多噪声干扰的，所以也不能完全相信传感器数据。卡尔曼算法依赖于线性计算，高斯分布，我们以一维定位来介绍算法的实现。
接下来我们开更新，预测后我们获取到传感器数据，表示目前传感器发现小车的位置应该是在26这个位置，在这种情况下，我们肯定是觉得传感器的准确度比我之前的预测瞎猜要来的准确。 所以方差自然会比较小，最终我们觉得真是的小车位置应该是更靠近传感器数据的，而且方差会缩小，以至于，想想也很清楚，我猜了一个预测值，现在有个专家告诉了我相对比较靠谱的数据，那我对小车的位置的自信度肯定会上升啊。 最终小车的位置经过这个时间段t的更新就是下图红色的高斯图：
就这样不停的移动更新，最终小车的位置就会越来越准确。
一维模型下的kalman公式：
预测
更新
参考代码：
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