假設你有兩個感測器，測的是同乙個訊號。可是它們每次的讀數都不太一樣，怎麼辦？
取平均。
再假設你知道其中貴的那個感測器應該準一些，便宜的那個應該差一些。那有比取平均更好的辦法嗎？
加權平均。
怎麼加權？假設兩個感測器的誤差都符合正態分佈，假設你知道這兩個正態分佈的方差，用這兩個方差值，（此處省略若干數學公式），你可以得到乙個「最優」的權重。
接下來，重點來了：假設你只有乙個感測器，但是你還有乙個數學模型。模型可以幫你算出乙個值，但也不是那麼準。怎麼辦？
把模型算出來的值，和感測器測出的值，（就像兩個感測器那樣），取加權平均。
ok，最後一點說明：你的模型其實只是乙個步長的，也就是說，知道x(k)，我可以求x(k+1)。問題是x(k)是多少呢？答案：x(k)就是你上一步卡爾曼濾波得到的、所謂加權平均之後的那個、對x在k時刻的最佳估計值。
於是迭代也有了。
這就是卡爾曼濾波。
（無公式）
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通俗解釋卡爾曼濾波
在學習卡爾曼濾波器之前，首先看看為什麼叫 卡爾曼 跟其他著名的理論 例如傅利葉變換，泰勒級數等等 一樣，卡爾曼也是乙個人的名字，而跟他們不同的是，他是個現代人！簡單來說，卡爾曼濾波器是乙個 optimal recursive data processing algorithm 最優化自回歸資料處理演...
卡爾曼濾波簡單解釋
卡爾曼濾波 以陀螺儀測量的角速度作為 值的控制量，加速度感測器測量的角度作為觀測值。下面程式中angle m為測量角度，gyro m為測量角速度，gyro m dt為控制量。以下程式是按卡爾曼濾波的五個公式來編寫的。x k k 1 a x k 1 k 1 b u k 1 p k k 1 a p k ...
卡爾曼濾波通俗理解（一）
假設你有兩個感測器，測的是同乙個訊號。可是它們每次的讀數都不太一樣，怎麼辦？取平均。再假設你知道其中貴的那個感測器應該準一些，便宜的那個應該差一些。那有比取平均更好的辦法嗎？加權平均。怎麼加權？假設兩個感測器的誤差都符合正態分佈，假設你知道這兩個正態分佈的方差，用這兩個方差值，此處省略若干數學公式 ...