卡尔曼滤波算法

MAP（最大后验）估计理论（2）以及相关应用相关内容： 1、MAP（最大后验）估计理论（1）以及相关应用假设观测模型：y = h ( x ) + v , v ∼ N ( 0 , R ) \mathbf{y} = h(\mathbf{x}) + \mathbf{v}, \quad \mathbf{v} \sim \mathcal{N}(0, R) y=h(x)+v,v∼N(0,R)

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非线性滤波——基于EKF的INS/GPS松组合算法的研究（直接法|EKF|欧拉角）题外话：虽然导航与控制领域在现代工业中应用广泛，但近些年火热的多旋翼无人机无疑是推动这一领域进一步发展的最重要的推手，如日中天的汽车智能驾驶行业也将使导航和控制领域充分融合计算机视觉（SLAM）、机器学习（道路及障碍物识别）、高端制造业（雷达、摄像头、IMU、GPS、处理器）、通信（车联网、车路协同）等专业方向的研究成果，焕发出更加强大的生命力。

卡尔曼滤波算法（Kalman Filter, KF）深入推导卡尔曼滤波是一种基于贝叶斯估计和最小均方误差（MMSE）的最优状态估计算法。它适用于线性高斯系统，其核心思想是对状态进行递归估计，在预测和测量之间动态调整，最小化估计误差。

我是有底线的