卡尔曼滤波最通俗的
标准卡尔曼滤波的特点？
标准卡尔曼滤波的特点？
卡尔曼滤波（Kalman Filter）是一种利用线性系统状态方程，利用对系统的观测数据，对系统状态进行最优估计的算法。由于观测数据受到系统中的噪声和干扰的影响，所以系统状态的估计过程也可看作是滤波过程。应用场景之一有利用传感器跟踪感兴趣目标的位置，传感器获取的目标距离、速度、方位角等观测值往往含有噪声。卡尔曼滤波利用目标的动态信息与观测结果相结合，抑制噪声的影响，从而获得一个关于目标位置更准确的估计，这个估计可以是对当前目标位置的估计(滤波)，也可以是对于将来位置的估计(预测)，也可以是对过去位置的估计(插值或平滑
如何用通俗的语言解释卡尔曼滤波器？
如果用到信号处理上，卡尔曼滤波就是一个滤波器，增益k相当于滤波时间常数。如果k收敛则相当于定时间常数，如果k不断变化相当于变时间常数，k的变化与Q,R的更新有关。
如果用在控制系统上，相当于对原始模型做了校正，校正后的模型参数，也与k阵有关，k收敛则模型参数不变，k变化则模型参数变化。k与Q,R阵变化有关。
卡尔曼滤波原理详解？
卡尔曼滤波是一种利用线性系统状态方程，并且最终系统输入了输出观测数据，获得最优解答的算法。
卡尔曼滤波的具体原理：
卡尔曼滤波是被斯坦利·施密特正式发现的，当时他在NASA埃姆斯研究中心的时候，发现自己的方法对于解决阿波罗计划的轨道预测是比较有用的，后来还根据研究最终发表了相关论文。
所谓的数据滤波是一种比较特别的，可以成功去除噪声还原真实数据的办法，这种特别的滤波在测量方差已知的时候可以更好的估计出动态系统。
卡尔曼滤波器的性能是优于低通滤波器的，因为其在迭代过程中找到了最优滤波常数。
投影技术说的kf是什么？
全称是Multi-State Constraint Kalman Filter，意为多约束状态卡尔曼滤波器。那么什么是卡尔曼滤波器（KF）？
通俗来讲，卡尔曼滤波器是根据当前状态，预测估计下一状态的算法。卡尔曼滤波器方法在一定程度上架设了马尔可夫性，也就是k时刻的状态只与k-1时刻的状态有关。卡尔曼滤波器主要解决线性化问题，而将卡尔曼滤波器的结果扩展到非线性系统中，便形成了扩展卡尔曼滤波器（EKF）。