【自动控制领域】卡尔曼滤波器原理详解：递推估计与误差修正方法在不确定系统中的应用

内容概要：卡尔曼滤波器主要用于处理系统中的不确定性问题，如不完美的数学模型、不可控的系统扰动以及测量传感器的误差。文章从一个简单的例子出发，通过递推公式（当前估计值=上次估计值+卡尔曼增益×(当前测量值-上次估计值)）逐步介绍了卡尔曼滤波器的基本原理。文中定义了估计误差、测量误差，并推导出卡尔曼增益的核心公式。通过一个具体的案例，展示了卡尔曼滤波器如何在多次迭代中逐渐逼近真实值，最终使估计值趋于稳定。 适合人群：对滤波算法有一定兴趣，特别是从事自动化控制、信号处理、导航定位等领域工作的技术人员。 使用场景及目标：①用于减少测量噪声，提高数据准确性；②适用于需要连续估计动态系统状态的应用场景，如自动驾驶、机器人控制等；③帮助工程师理解卡尔曼滤波器的工作机制，掌握其应用技巧。 阅读建议：由于涉及到较多数学公式推导，建议读者具备一定的线性代数和概率论基础，同时可以结合实际案例进行练习，加深对公式的理解。