卡爾曼濾波的融合框架和流程

1 卡爾曼濾波的融合框架和流程

以無人駕駛的汽車檢測路上的運動的自行車為例
傳感器是激光雷達和多普勒雷達

卡爾曼濾波器算法執行步驟：

1. 首次測量
   濾波器在 T 時刻接收來自雷達或激光雷達的自行車在汽車坐標中的位姿和速度作為初始測量。
2. 初始化 狀態和協方差矩陣
   濾波器將基於第一次測量來初始化自行車的位置。
3. 濾波器在時間段 Δt 之后收到新的傳感器測量值。
4. 預測更新 Predict Update
   預測自行車在在時間 T+Δt 時的位姿。
   預測自行車位置的一種簡單方法是假設自行車的速度是恆定的。
   就可以估計自行車的位置更新是 （Δt ×速度）。
5. 測量更新 Update
   濾波器將預測的位置與傳感器的實際測量值進行比較。
   將預測的位置和測量的位置合並以給出更新的位置。
   卡爾曼濾波器將根據每個值的不確定性，分配不同的權重在預測的位置或測量的位置上。
6. 迭代
   濾波器將在 Δt 之后收到新的傳感器測量值。然后，該算法執行另一個預測和更新步驟。