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20.多传感器数据融合的实际案例分析

20.1基于卡尔曼滤波的多传感器数据融合

20.1.1卡尔曼滤波原理

卡尔曼滤波器（KalmanFilter）是一种递归的估计方法，用于从一系列不完全的、含有噪声的测量中估计系统的状态。在多传感器数据融合中，卡尔曼滤波器可以有效地结合来自不同传感器的数据，提高系统的估计精度。卡尔曼滤波器的主要步骤包括预测和更新两个阶段：

预测阶段：根据上一步的估计状态和系统的动态模型，预测当前状态。

更新阶段：根据当前的测量数据，修正预测的状态。

20.1.2卡尔曼滤波器的数学模型

卡尔曼滤波器的数学模型可以表示为：

状态